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欠擬合和過擬合，過擬合的介紹

來源：整理 時間：2024-10-21 10:10:50 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，過擬合的介紹

為了得到一致假設(shè)而使假設(shè)變得過度復(fù)雜稱為過擬合。避免過擬合是分類器設(shè)計中的一個核心任務(wù)。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(jìn)行評價。

過擬合的介紹

2，什么是機(jī)器學(xué)習(xí)的過擬合和欠擬合

對于一個監(jiān)督學(xué)習(xí)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(fù)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 ）
沒看懂什么意思？

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)的過擬合和欠擬合

3，為什么會產(chǎn)生過擬合有哪些方法可以預(yù)防或克服過擬合

首先欠擬合、過擬合沒有明確的定義分界 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 考慮過多，超出自變量的一般含義維度，過多考慮噪聲，會造成過擬合 可以認(rèn)為預(yù)測準(zhǔn)確率、召回率都比理論上最佳擬。
我是來看評論的

為什么會產(chǎn)生過擬合有哪些方法可以預(yù)防或克服過擬合

4，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)確無誤

不是的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練有訓(xùn)練集和測試集，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，測試集用于驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正確性。如果訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率很高，而測試集很低，說明訓(xùn)練集模擬出的邏輯僅對訓(xùn)練集適用，而和實際差異很大，這種現(xiàn)象稱為過擬合。如果訓(xùn)練集和測試集準(zhǔn)確率都很低，說明由于數(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)無法符合實際邏輯，這種現(xiàn)象稱為欠擬合。
欠擬合和過擬合都是沒有明顯界定范圍的詞, 類似于微辣,正常,變態(tài)辣一個意思.和模型和鑒定標(biāo)準(zhǔn)都有關(guān)系

5，什么是過擬合

過擬合：為了得到一致假設(shè)而使假設(shè)變得過度復(fù)雜稱為過擬合。想像某種學(xué)習(xí)算法產(chǎn)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?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)為不屬于這個類別！
對于一個監(jiān)督學(xué)習(xí)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(fù)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 ）

6，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)什么過擬合什么是欠擬合

欠擬合是指模型不能在訓(xùn)練集上獲得足夠低的誤差。而過擬合是指訓(xùn)練誤差和測試誤差之間的差距太大。通過調(diào)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(xùn)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(xùn)練集性質(zhì)。
過擬合現(xiàn)象一般都是因為學(xué)習(xí)的過于精確，就好比讓機(jī)器學(xué)習(xí)人臉，取了100個人的臉訓(xùn)練，但是由于你學(xué)習(xí)的過精確，導(dǎo)致除了這個樣本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 眼睛大小等過于細(xì)致的特征，這樣可以保證機(jī)器還是能識別別的圖片中的人臉的
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