斯坦福大学机器学习-有关与过拟合问题
来源:互联网 发布:五子棋雾化器做丝数据 编辑:程序博客网 时间:2024/06/08 18:35
1) The Problem of Overfitting(过拟合问题)
拟合问题举例-线性回归之房价问题:
a) 欠拟合(underfit, 也称High-bias)
b) 合适的拟合:
c) 过拟合(overfit,也称High variance)
什么是过拟合(Overfitting):
如果我们有非常多的特征,那么所学的Hypothesis有可能对训练集拟合的非常好(
过拟合例子2-逻辑回归:
与上一个例子相似,依次是欠拟合,合适的拟合以及过拟合:
a) 欠拟合
b) 合适的拟合
c) 过拟合
如何解决过拟合问题:
首先,过拟合问题往往源自过多的特征,例如房价问题,如果我们定义了如下的特征:
那么对于训练集,拟合的会非常完美:
所以针对过拟合问题,通常会考虑两种途径来解决:
a) 减少特征的数量:
-人工的选择保留哪些特征;
-模型选择算法(之后的课程会介绍)
b) 正则化
-保留所有的特征,但是降低参数
-正则化的好处是当特征很多时,每一个特征都会对预测y贡献一份合适的力量;
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