Overfitting and Underfiting
来源:互联网 发布:网络作家跳舞 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 11:00
overfitting:有噪声的情况下对训练数据的完全拟合反而不具有很好的预测性。
Underfitting就是对数据的描述不够;overfitting恰恰相反,它对数据的描述太过细致。
对于Overfitting来说,它可能对于训练集的吻合度相当的高,但是这样的模型对于实际数据的效果就很有可能是比较的差了。当训练集比较的小,或者预测字段和前面的字段有冗余时就有可能产生 Overfitting的现象。当采用统计方法的时候容易产生 Underfitting 的现象。原因可能就是略去了一些重要字段的缘故。
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