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過擬合，過擬合的介紹

來源：整理 時間：2023-08-17 05:19:31 編輯：智能門戶 手機版

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1，過擬合的介紹

為了得到一致假設而使假設變得過度復雜稱為過擬合。避免過擬合是分類器設計中的一個核心任務。通常采用增大數(shù)據(jù)量和測試樣本集的方法對分類器性能進行評價。

過擬合的介紹

2，什么是過度擬合overfitting

在用一個函數(shù)擬合樣本點的時候，如果為了遷就樣本點而使用一個過分復雜的函數(shù)，就叫做過擬合
給定一個假設空間h，一個假設h屬于h，如果存在其他的假設h屬于h,使得在訓練樣例上h的錯誤率比h小，但在整個實例分布上h比h的錯誤率小，那么就說假設h過度擬合訓練數(shù)據(jù)。

什么是過度擬合overfitting

3，數(shù)據(jù)挖掘中的過度擬合是什么意思

在數(shù)據(jù)挖掘中一般你通過一定量打過標簽的訓練數(shù)據(jù)來訓練模型，然后再使用訓練的模型對測試數(shù)據(jù)進行預測。但是，訓練數(shù)據(jù)不可能涵蓋所有的樣例，假設你要做的是預測房價，模型是一條曲線，如果你的這條曲線非常完美的通過了訓練數(shù)據(jù)中所有的點，那么你的模型很有可能就是過擬合狀態(tài)的，就是對訓練數(shù)據(jù)來說過于完美而偏離了真實的曲線，從而導致預測不準。

數(shù)據(jù)挖掘中的過度擬合是什么意思

4，什么是過擬合

過擬合：為了得到一致假設而使假設變得過度復雜稱為過擬合。想像某種學習算法產生了一個過擬合的分類器，這個分類器能夠百分之百的正確分類樣本數(shù)據(jù)（即再拿樣本中的文檔來給它，它絕對不會分錯），但也就為了能夠對樣本完全正確的分類，使得它的構造如此精細復雜，規(guī)則如此嚴格，以至于任何與樣本數(shù)據(jù)稍有不同的文檔它全都認為不屬于這個類別！
對于一個監(jiān)督學習模型來說， 過小的特征集合使得模型過于簡單，過大的特征集合使得模型過于復雜 。對于特征集過小的情況，稱之為 欠擬合（ underfitting ） 對于特征集過大的情況，稱之為 過擬合（ overfitting ）

5，神經網(wǎng)絡什么過擬合什么是欠擬合

欠擬合是指模型不能在訓練集上獲得足夠低的誤差。而過擬合是指訓練誤差和測試誤差之間的差距太大。通過調整模型的容量(capacity)，我們可以控制模型是否偏向于過擬合或者欠擬合。通俗地，模型的容量是指其擬合各種函數(shù)的能力。容量低的模型可能很難擬合訓練集。容量高的模型可能會過擬合，因為記住了不適用于測試集的訓練集性質。
過擬合現(xiàn)象一般都是因為學習的過于精確，就好比讓機器學習人臉，取了100個人的臉訓練，但是由于你學習的過精確，導致除了這個樣本100人外 其他的人臉神經網(wǎng)絡都認為不是人臉，實際我們只需要學習人臉的基本特征 而不是詳細到人的皮膚細膩 眼睛大小等過于細致的特征，這樣可以保證機器還是能識別別的圖片中的人臉的

6，過擬合的數(shù)學解釋

首先，分類器本質上是一個數(shù)學優(yōu)化問題，用最常見的最小二乘擬合舉例，優(yōu)化目標如下：「對于所有樣本點，擬合函數(shù)在樣本點處的函數(shù)值和樣本點處實際的函數(shù)值之差的平方和最小」顯然這是一個均方誤差最?。∕SE）準則。如果擬合函數(shù)足夠好，那么這個函數(shù)值為零?，F(xiàn)在我們換一種思路，假使一定要讓MSE準則為零，可以得到：1、線性函數(shù)只能表達直線上的樣本點，因此樣本點不在同一條直線上的時候，上面的MSE準則函數(shù)值一定嚴格大于零。因此想讓這個函數(shù)等于零，樣本點至多不超過兩個（暫不考慮解不存在的奇異情況）；2、對于任意三個點，使用二次函數(shù)能夠保證MSE準則等于零（包括三點共線的退化情況）；......n、對于任意多個點，總能找到一個足夠高次數(shù)的多項式，使得對于所有點的MSE準則函數(shù)為零。我們稱上述擬合效果為一個給定階次多項式的「表達能力」。實際上在擬合過程中，多項式的表達能力并非越強越好。因為MSE準則只關注樣本點處的擬合誤差，因此非常強的表達能力會使得樣本點之外的函數(shù)值遠遠偏離期望的目標，反而降低分類器的性能。
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