重庆专业的网站建设,品牌管理,html业务网站源码,北京户外广告公司排名模型欠拟合#xff1a;在训练集以及测试集上同时具有较⾼的误差#xff0c;此时模型的偏差较⼤#xff1b;
模型过拟合#xff1a;在训练集上具有较低的误差#xff0c;在测试集上具有较⾼的误差#xff0c;此时模型的⽅差较⼤。 如何解决⽋拟合#xff1a;
添加其他特…模型欠拟合在训练集以及测试集上同时具有较⾼的误差此时模型的偏差较⼤
模型过拟合在训练集上具有较低的误差在测试集上具有较⾼的误差此时模型的⽅差较⼤。 如何解决⽋拟合
添加其他特征项。组合、泛化、相关性、上下⽂特征、平台特征等特征是特征添加的重要⼿段有时候特征项不够会导致模型⽋拟合。添加多项式特征。例如将线性模型添加⼆次项或三次项使模型泛化能⼒更强。增加了⼆阶多项式保证了模型⼀定的拟合程度。可以增加模型的复杂程度。减⼩正则化系数。正则化的⽬的是⽤来防⽌过拟合的但是现在模型出现了⽋拟合则需要减少正则化参数。
如何解决过拟合
重新清洗数据数据不纯会导致过拟合此类情况需要重新清洗数据。增加训练样本数量。降低模型复杂程度。增⼤正则项系数。采⽤dropout⽅法dropout⽅法通俗的讲就是在训练的时候让神经元以⼀定的概率不⼯作。减少迭代次数。增⼤学习率。添加噪声数据。树结构中可以对树进⾏剪枝。减少特征项。
k折交叉验证
将含有N个样本的数据集分成K份每份含有N/K个样本。选择其中1份作为测试集另外K-1份作为训练集测试集就有K种情况。在每种情况中⽤训练集训练模型⽤测试集测试模型计算模型的泛化误差。交叉验证重复K次每份验证⼀次平均K次的结果或者使⽤其它结合⽅式最终得到⼀个单⼀估测得到模型最终的泛化误差。将K种情况下模型的泛化误差取均值得到模型最终的泛化误差。⼀般 。 k折交叉验证的优势在于同时重复运⽤随机产⽣的⼦样本进⾏训练和验证每次的结果验证⼀次10折交叉验证是最常⽤的。训练集中样本数量要⾜够多⼀般⾄少⼤于总样本数的50%。训练集和测试集必须从完整的数据集中均匀取样。均匀取样的⽬的是希望减少训练集、测试集与原数据集之间的偏差。当样本数量⾜够多时通过随机取样便可以实现均匀取样的效果。
