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過擬合,欠擬合與模型調整
時間 2021-01-12
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①欠擬合即不能準確的擬合訓練集數據;即訓練集的損失函數高,得分低 欠擬合對交叉測試集(或其他新數據集)的預測能力也較差,即交叉測試集的損失函數高,得分低; 欠擬合屬於高偏差,即擬合曲線與真實曲線的值的偏差較大(如用一次函數來擬合類三次函數的數據) ②過擬合即過分擬合訓練集中的數據,即訓練集的損失函數低,得分高 過擬合對交叉測試集(或其他新數據集)的預測能力較差;即交叉測試集的損失
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