[文章轉貼] 通透！ ！過擬合欠擬合全總結！ ！
文章轉自微信公眾號:機器學習與人工智慧AI 文章原始連結: https://mp.weixin.qq.com/s/N0eQyCLaH4JOR_Z7ELcOag 大家好，咱們今天說 說過 擬合和欠擬合！ ！ 都說過擬合和欠擬合是在學習演算法過程中，不可能避免，而且是每次訓練都或多或少出現的現象。 今天就用兩個案例，真實體驗一下過擬合和欠擬合。 過度擬合（Overfitting）和欠擬合（Underfitting）涉及到模型在訓練和泛化過程中的表現表現。 過擬合（Overfitting） 咱們從定義、產生的原因、如何辨識和解決辦法四個面向進行說明： 定義： 過度擬合指的是模型在訓練資料上表現得很好，但在未見過的測試資料上表現較差的現象。模型過於複雜，幾乎完美地擬合了訓練資料中的雜訊和細節，導致對新資料的泛化能力不足。 原因： 過度擬合通常發生在模型的複雜度過高時，它可能具有過多的參數，以至於可以記住訓練資料的每一個細節。這可能包括雜訊、異常值或訓練資料中的一些特定模式。 辨識： 透過觀察模型在訓練集和驗證集（或測試集）上的表現差異來識別過擬合。如果模型在訓練集上表現很好，但在驗證集上表現較差，可能就存在過擬合問題。 解決方法： 減小模型複雜度： 減少模型的參數數量，可以透過減少層數、節點數或使用正規化方法。 增加數據量： 提供更多的訓練數據，可以幫助模型學到更一般化的規律，減少訓練數據中雜訊的過度擬合。 欠擬合（Underfitting） 定義： 欠擬合指的是模型在訓練資料上表現較差，無法捕捉資料中的關鍵模式和規律，導致在測試資料上也表現不佳。模型過於簡單，無法很好地適應數據的複雜性。 原因： 欠擬合通常發生在模型複雜度不足的情況下，可能是因為模型過於簡單，沒有足夠的表達能力來捕捉資料的真實分佈。 辨識： 如果模型在訓練集和驗證集上的表現都較差，無法很好地擬合訓練數據，可能存在欠擬合問題。 解決方法： 增加模型複雜度： 增加模型的參數數量，可以透過增加層數、節點數或使用更複雜的模型結構。 提供更多特徵： 確保模型能夠獲得足夠的信息，可能需要添加更多的特徵或進行特徵工程的處理。 增加訓練次數： 增加模型的訓練次數，以便更好學習資料的...