如何理解过拟合和欠拟合

如何理解过拟合和欠拟合

所谓过拟合&＃xff08;over-fitting&＃xff09;其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越&＃xff0c;导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。
解决方法&＃xff1a;
终我们会在一定范围内求出最优解&＃xff0c;最后损失函数不断趋近0。那么我们可以在所定义的损失函数后面加入一项永不为0的部分&＃xff0c;那么最后经过不断优化损失函数还是会存在。其实这就是所谓的“正则化”。

所谓欠拟合呢&＃xff08;under-fitting&＃xff09;&＃xff1f;相对过拟合欠拟合还是比较容易理解。还是拿刚才的模型来说&＃xff0c;可能二哈被提取的特征比较少&＃xff0c;导致训练出来的模型不能很好地匹配&＃xff0c;表现得很差&＃xff0c;甚至二哈都无法识别。

参考&＃xff1a;
https://blog.csdn.net/qq_18254385/article/details/78428887