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過擬合、欠擬合、正則化
時間 2020-12-27
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過擬合和欠擬合 產生原因 欠擬合:模型學習能力不足(太簡單),無法學習到數據的真實分佈,即模型的期望輸出和真實輸出之間有很大的差異,高偏差。 過擬合:模型學習能力過分(太複雜),因噪聲干擾等因素導致數據的分佈有輕微的波動,但是模型也學習到了,導致模型的訓練結果得到的數據分佈過分依賴於所輸入的數據,高方差。 從模型泛化程度上理解,欠擬合的模型在訓練集和測試集上表現不足,而過擬合的模型儘管在訓練集上有
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