处理过拟合问题
来源:互联网 发布:数据库qps 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 10:15
1 定义
过拟合是指,对训练数据拟合很好,但对测试数据拟合很差。
2 产生原因
为什么会产生过拟合?主要有几个原因:
1.训练数据量过小,使得模型过分关注噪声;
2.训练过久,使得模型过多地学习噪声;
其中噪声包括没有代表的样例和没有代表的特征。
3 解决办法
1 增大训练数据量
2 适当停止迭代
3 交叉验证,获得较有代表训练数据集
4 正则化目标函数
通过正则化项,减少目标函数与实际数据的过度吻合,提高系统的泛化能力。
下面的这项就是一个正则化项
并且 λ 在这里我们称做正则化参数。
λ 要做的就是控制在两个不同的目标中的平衡关系。
在正则化线性回归中,如果正则化参数值 λ 被设定为非常大,那么将会发生什么呢?
我们将会非常大地惩罚参数θ1 θ2 θ3 θ4 … 也就是说,我们最终惩罚θ1 θ2 θ3 θ4 … 在一个非常大的程度,那么我们会使所有这些参数接近于零。
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