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過(guò)擬合和欠擬合，過(guò)擬合的介紹

來(lái)源：整理 時(shí)間：2023-08-27 18:57:35 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，過(guò)擬合的介紹

為了得到一致假設(shè)而使假設(shè)變得過(guò)度復(fù)雜稱為過(guò)擬合。避免過(guò)擬合是分類器設(shè)計(jì)中的一個(gè)核心任務(wù)。通常采用增大數(shù)據(jù)量和測(cè)試樣本集的方法對(duì)分類器性能進(jìn)行評(píng)價(jià)。

過(guò)擬合的介紹

2，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)什么過(guò)擬合什么是欠擬合

欠擬合是指模型不能在訓(xùn)練集上獲得足夠低的誤差。而過(guò)擬合是指訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差之間的差距太大?？紤]過(guò)多，超出自變量的一般含義維度，過(guò)多考慮噪聲，會(huì)造成過(guò)擬合?？梢哉J(rèn)為預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、召回率都比理論上最佳擬合函數(shù)低很多，則為欠擬合。簡(jiǎn)介人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按其模型結(jié)構(gòu)大體可以分為前饋型網(wǎng)絡(luò)（也稱為多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)）和反饋型網(wǎng)絡(luò)（也稱為Hopfield網(wǎng)絡(luò)）兩大類，前者在數(shù)學(xué)上可以看作是一類大規(guī)模的非線性映射系統(tǒng)，后者則是一類大規(guī)模的非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。按照學(xué)習(xí)方式，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又可分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督和半監(jiān)督學(xué)習(xí)三類；按工作方式則可分為確定性和隨機(jī)性兩類；按時(shí)間特性還可分為連續(xù)型或離散型兩類，等等。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)什么過(guò)擬合什么是欠擬合

3，什么是機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)擬合和欠擬合

對(duì)于一個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型來(lái)說(shuō)， 過(guò)小的特征集合使得模型過(guò)于簡(jiǎn)單，過(guò)大的特征集合使得模型過(guò)于復(fù)雜 。對(duì)于特征集過(guò)小的情況，稱之為 欠擬合（ underfitting ） 對(duì)于特征集過(guò)大的情況，稱之為 過(guò)擬合（ overfitting ）
沒(méi)看懂什么意思？

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)擬合和欠擬合

4，過(guò)擬合和欠擬合

一、過(guò)擬合含義： 所謂過(guò)擬合（Overfitting）：指一個(gè)假設(shè)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上能夠獲得比其他假設(shè)更好的擬合（訓(xùn)練誤差?。┑窃谟?xùn)練數(shù)據(jù)外的數(shù)據(jù)集上卻不能很好的擬合數(shù)據(jù)（測(cè)試誤差大）。此時(shí)模型的泛化能力較差，不利于推廣。 二、過(guò)擬合產(chǎn)生的原因： 訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在噪音或者訓(xùn)練數(shù)據(jù)太少。 三、預(yù)防或克服過(guò)擬合措施： 1、 增大樣本全面性和數(shù)量。 2、 控制模型的復(fù)雜度。集合Bagging和Boosting。 3、 正則化，使用L2范數(shù)（L2范數(shù)是指向量各元素的平方和然后求平方根。我們讓L2范數(shù)的規(guī)則項(xiàng)||W||2最小，可以使得W的每個(gè)元素都很小，都接近于0，但與L1范數(shù)不同，它不會(huì)讓它等于0，而是接近于0） 4、 交叉驗(yàn)證，此方法在可獲得額外的數(shù)據(jù)提供驗(yàn)證集合時(shí)工作得很好,但是小訓(xùn)練集合的過(guò)度擬合問(wèn)題更為嚴(yán)重。 四、欠擬合含義： 即回歸問(wèn)題線性擬合較差，分類問(wèn)題則分類較差。

5，為什么會(huì)產(chǎn)生過(guò)擬合有哪些方法可以預(yù)防或克服過(guò)擬合

首先欠擬合、過(guò)擬合沒(méi)有明確的定義分界 明顯的未充分利用數(shù)據(jù)，擬合結(jié)果不符合預(yù)期，甚至不能有效擬合訓(xùn)練集，我們可以認(rèn)為欠擬合 考慮過(guò)多，超出自變量的一般含義維度，過(guò)多考慮噪聲，會(huì)造成過(guò)擬合 可以認(rèn)為預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、召回率都比理論上最佳擬。
我是來(lái)看評(píng)論的

6，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)什么過(guò)擬合什么是欠擬合

欠擬合是指模型不能在訓(xùn)練集上獲得足夠低的誤差。而過(guò)擬合是指訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差之間的差距太大。相關(guān)介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）或聯(lián)結(jié)主義系統(tǒng)是受構(gòu)成動(dòng)物大腦的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)但不完全相同的計(jì)算系統(tǒng)。這種系統(tǒng)通過(guò)例子來(lái)“學(xué)習(xí)”執(zhí)行任務(wù)，而不用特定于任務(wù)的規(guī)則進(jìn)行編程。例如，在圖像識(shí)別中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)通過(guò)分析一些圖像樣本來(lái)學(xué)習(xí)識(shí)別包含貓的圖像，這些圖像被手工標(biāo)記為“貓”或“不是貓”，并使用結(jié)果識(shí)別在其他圖像中的貓。他們這樣做是在沒(méi)有貓的任何先驗(yàn)知識(shí)的情況下進(jìn)行的，例如，它們有毛皮，尾巴，胡須和類似貓的臉。相反，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)自動(dòng)從它們處理的學(xué)習(xí)材料中生成識(shí)別特征。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于稱為人工神經(jīng)元的連接單元或節(jié)點(diǎn)所構(gòu)成的集合，這些單元或節(jié)點(diǎn)松散地模擬生物大腦中的神經(jīng)元。像生物大腦中的突觸一樣，每個(gè)連接可以將信號(hào)從一個(gè)人工神經(jīng)元傳輸?shù)搅硪粋€(gè)人工神經(jīng)元。接收信號(hào)的人工神經(jīng)元可以對(duì)其進(jìn)行處理，然后向與之相連的附加人造神經(jīng)元發(fā)出信號(hào)。

7，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)欠擬合是不是每次輸出結(jié)果都一樣稱為欠擬合都準(zhǔn)確無(wú)誤

不是的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練有訓(xùn)練集和測(cè)試集，一般數(shù)據(jù)比為7：3或8：2。訓(xùn)練集用于生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邏輯，測(cè)試集用于驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正確性。如果訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率很高，而測(cè)試集很低，說(shuō)明訓(xùn)練集模擬出的邏輯僅對(duì)訓(xùn)練集適用，而和實(shí)際差異很大，這種現(xiàn)象稱為過(guò)擬合。如果訓(xùn)練集和測(cè)試集準(zhǔn)確率都很低，說(shuō)明由于數(shù)據(jù)本身原因，或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不良特性，導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法符合實(shí)際邏輯，這種現(xiàn)象稱為欠擬合。
欠擬合和過(guò)擬合都是沒(méi)有明顯界定范圍的詞, 類似于微辣,正常,變態(tài)辣一個(gè)意思.和模型和鑒定標(biāo)準(zhǔn)都有關(guān)系

8，機(jī)器學(xué)習(xí)系列二十三過(guò)擬合和欠擬合問(wèn)題

有了多項(xiàng)式回歸的方式，我們就可以對(duì)非線性的數(shù)據(jù)做擬合了，不過(guò)，復(fù)雜度不夠的多項(xiàng)式回歸會(huì)導(dǎo)致欠擬合問(wèn)題，而過(guò)度地使用多項(xiàng)式回歸又會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合問(wèn)題。 接下來(lái)直觀地看一下什么是過(guò)擬合和欠擬合，生成模擬數(shù)據(jù)集： 用線性回歸對(duì)該數(shù)據(jù)做訓(xùn)練： 用線性回歸對(duì)該數(shù)據(jù)訓(xùn)練后的R方值為0.49，顯然線性關(guān)系不明顯，因此用線性回歸是有很大誤差的。不過(guò)添加多項(xiàng)式特征后，特征畢竟變多了，用R方衡量來(lái)衡量不同特征的模型不太直觀，改用均方誤差衡量： 線性回歸的均方誤差為3.03，再看一下二次多項(xiàng)式回歸： 二次多項(xiàng)式回歸的均方誤差要減小很多，擬合的曲線如下圖： 那更高次的呢？我們來(lái)試一試10次和100次。10次的情況： 10次冪的均方誤差相比2次又小了。擬合曲線如下圖： 100次的情況： 可見(jiàn)均方誤差更小了，擬合曲線如下圖： 不過(guò)上面只是一個(gè)100次冪的曲線將所有樣本特征點(diǎn)包括進(jìn)去，實(shí)際上這條連續(xù)曲線是這樣的： 理論上我們提高多項(xiàng)式的次數(shù)可以任意精度擬合樣本點(diǎn)，從而樣本的均方誤差可以非常非常小，但是樣本誤差更小就真的能更好地表達(dá)數(shù)據(jù)走勢(shì)嗎？從圖像中看出顯然不能，這種現(xiàn)象是就是過(guò)擬合（overfitting），而只用一次線性回歸擬合的情況則是欠擬合。 機(jī)器學(xué)習(xí)主要解決的問(wèn)題是過(guò)擬合，雖然過(guò)擬合的模型能使樣本誤差總體很小，但是在新的樣本上表現(xiàn)卻很差，泛化能力弱。而我們需要的是泛化能力強(qiáng)的模型而不是在樣本上誤差更小的模型。這也正是測(cè)試數(shù)據(jù)集的意義，將樣本分為訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集，只用訓(xùn)練數(shù)據(jù)fit模型，而用測(cè)試數(shù)據(jù)測(cè)試模型。如果模型能在測(cè)試數(shù)據(jù)集同樣表現(xiàn)很好（有很小的誤差），說(shuō)明模型效果不錯(cuò)?？梢詼y(cè)試，如果將樣本劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，10次冪，100次冪的多項(xiàng)式回歸雖然能使之在訓(xùn)練集上的誤差更小，但是在測(cè)試集上誤差卻是越來(lái)越大的，這正是過(guò)擬合導(dǎo)致的。 線性模型 二次模型 10次模型和100次模型 從上述結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在測(cè)試集上10次冪的誤差已大于2次冪的，而100次冪的誤差更是天文數(shù)字。綜上所述，欠擬合是算法所訓(xùn)練的模型不能完整表述數(shù)據(jù)關(guān)系，而過(guò)擬合是算法訓(xùn)練的模型過(guò)多地表達(dá)了數(shù)據(jù)間的關(guān)系（往往是把噪音當(dāng)成了特征，是噪音間的關(guān)系）。而我們需要尋找的是泛化能力最好的模型。 機(jī)器學(xué)習(xí)中有一個(gè)模型復(fù)雜度的概念，對(duì)于多項(xiàng)式回歸，次冪越高則復(fù)雜度越高，對(duì)于knn算法來(lái)說(shuō)，k值越小模型復(fù)雜度越高。相應(yīng)地有模型復(fù)雜度曲線用于直觀地反映模型復(fù)雜度和模型準(zhǔn)確率的關(guān)系 不過(guò)模型復(fù)雜度曲線的繪制困難，這在后面的決策樹(shù)再具體介紹。這里我們先用一個(gè)學(xué)習(xí)曲線來(lái)直觀感受一下在多項(xiàng)式回歸中，模型復(fù)雜度和訓(xùn)練效果的關(guān)系。 線性模型 封裝學(xué)習(xí)曲線繪制函數(shù)： 繪制線性模型的學(xué)習(xí)曲線： 可以觀察到隨著訓(xùn)練的進(jìn)行（這里是不斷增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)），訓(xùn)練集上的誤差會(huì)慢慢積累，積累到一定程度穩(wěn)定下來(lái)，測(cè)試集的誤差先升后慢慢降低到一定程度穩(wěn)定下來(lái)。 二次模型 二次模型與線性模型趨勢(shì)一樣，不過(guò)穩(wěn)定的位置較一次低而且在測(cè)試集上的曲線和訓(xùn)練集上的曲線距離小，因?yàn)?次確實(shí)是最優(yōu)的模型。 20次冪模型 測(cè)試集曲線和訓(xùn)練集曲線距離更大了，說(shuō)明過(guò)擬合現(xiàn)象比較嚴(yán)重。我們要尋找的是有最好的泛化能力的模型。如何尋找最優(yōu)的模型，使模型擁有優(yōu)秀的泛化能力呢？這將在下篇介紹。

9，什么是過(guò)擬合

過(guò)擬合：為了得到一致假設(shè)而使假設(shè)變得過(guò)度復(fù)雜稱為過(guò)擬合。想像某種學(xué)習(xí)算法產(chǎn)生了一個(gè)過(guò)擬合的分類器，這個(gè)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(lái)給它，它絕對(duì)不會(huì)分錯(cuò)），但也就為了能夠?qū)颖就耆_的分類，使得它的構(gòu)造如此精細(xì)復(fù)雜，規(guī)則如此嚴(yán)格，以至于任何與樣本數(shù)據(jù)稍有不同的文檔它全都認(rèn)為不屬于這個(gè)類別！
對(duì)于一個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型來(lái)說(shuō)， 過(guò)小的特征集合使得模型過(guò)于簡(jiǎn)單，過(guò)大的特征集合使得模型過(guò)于復(fù)雜 。對(duì)于特征集過(guò)小的情況，稱之為 欠擬合（ underfitting ） 對(duì)于特征集過(guò)大的情況，稱之為 過(guò)擬合（ overfitting ）

10，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)什么過(guò)擬合什么是欠擬合

欠擬合是指模型不能在訓(xùn)練集上獲得足夠低的誤差。而過(guò)擬合是指訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差之間的差距太大。通過(guò)調(diào)整模型的容量(capacity)，我們可以控制模型是否偏向于過(guò)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(xùn)練集。容量高的模型可能會(huì)過(guò)擬合，因?yàn)橛涀×瞬贿m用于測(cè)試集的訓(xùn)練集性質(zhì)。
過(guò)擬合現(xiàn)象一般都是因?yàn)閷W(xué)習(xí)的過(guò)于精確，就好比讓機(jī)器學(xué)習(xí)人臉，取了100個(gè)人的臉訓(xùn)練，但是由于你學(xué)習(xí)的過(guò)精確，導(dǎo)致除了這個(gè)樣本100人外 其他的人臉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都認(rèn)為不是人臉，實(shí)際我們只需要學(xué)習(xí)人臉的基本特征 而不是詳細(xì)到人的皮膚細(xì)膩 眼睛大小等過(guò)于細(xì)致的特征，這樣可以保證機(jī)器還是能識(shí)別別的圖片中的人臉的
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