欠擬合、過擬合產生的原因及其解決的方法

欠擬合、過擬合產生的原因及其解決的方法 （一）欠擬合主要產生的原因：模型複雜度過低，無法很好的去擬合所有的訓練數據，導致訓練誤差大 1.增加模型複雜度，嘗試使用核SVM、決策樹、深度神經網絡（DNN） 2.增加新特徵，增大假設空間 3.如果有正則項，可以調小正則項參數 （二）過擬合主要產生的原因：模型複雜度過高，訓練數據少，訓練誤差小，但是測試誤差大 1.增加訓練數據可以有限的避免過擬合 2.正則

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