降低過擬合的方法
1.從資料入手，獲得更多的訓練資料。使用更多的訓練資料是解決過擬合最有效的手段，因為更多的樣本能夠讓模型學習到更多更有效的特徵，減小雜訊的影響。直接增加實驗資料很難，可以通過一定的規則來擴充訓練資料。如，通過影象的平移，旋轉，縮放等方式。還可以用gan來合成。
2.降低模型的複雜度，在資料較少時，模型過於複雜是產生過擬合的主要因素。適當降低模型複雜度可以避免模型擬合過多的取樣雜訊。eg：在神經網路中較少網路層數，神經元個數。在決策樹模型中降低樹的深度。
3.正則化l1，l2。elastic
4.整合學習方法，把多個模型整合在一起，來降低單一模型的過擬合。如bagging
降低「欠擬合」的方法
1.新增新的特徵，當特徵不足或者現有特徵與樣本標籤的相關性不強時，模型容易出現欠擬合，挖掘出新的特徵可以有好的效果。
3.減小正則化係數。他本來是用來防止過擬合的，但當模型出現欠擬合，需要有針對性的減小正則化。
過擬合和欠擬合
嘗試不同的模型 既然有一種可靠的方法來測量模型精度，那麼可以嘗試使用其他模型，並檢視哪種模型可以提供最佳 但是對模型有什麼選擇？可以在scikit learn的文件中看到決策樹模型有很多選項 比您長期想要或需要的更多 最重要的選項決定了樹的深度。回想一下這個微課程的第一課，樹的深度是衡量它在進行 之...
欠擬合和過擬合
解決欠擬合問題，可以從以下三個方面入手 1 增加特徵項 在大多數情況下出現過擬合是因為沒有準確把握資料的主要特徵，可以嘗試在模型中加入更多的和原始資料有重要相關性的特徵來尋連搭建的模型，著牙嗎嗯得到的模型可能會有更好的泛化能力。2 構造複雜的多項式 3 減少正則化引數 解決過擬合問題 1 增大訓練的...
過擬合和欠擬合
乙個假設在訓練資料上，能夠獲得比其他假設更好的擬合，但是在訓練資料外的資料集上卻不能很好的擬合資料，此事認為這個模型出現了過擬合現象 模型過於複雜 原因 原始特徵過多，存在一些嘈雜特徵，模型過於複雜是因為模型嘗試去兼顧各個測試資料點 解決辦法 乙個假設在訓練集上不能獲得更好的擬合，但是在訓練資料集以...