过度拟合 Over fitting

一：说明

过度拟合是指模型与训练数据拟合较好，训练误差很小或没有训练误差，但不能很好地推广到不可见数据。或者说在实际的整个数据分布（包含训练集以外实例）上表现不好时，称之为该模型存在过度拟合。

由于测试学习算法是否成功在于算法对于训练中未见过的数据的预测执行能力。

因此换句话说，模型的训练误差小，泛化误差高，两者间差距过大时，我们称之为该模型存在过度拟合。

二：产生的原因

通常过度拟合产生的原因有以下几种：

①由噪声导致：即训练集中存在有错误的类别值或类别标签

②训练样例太少，或者说缺乏代表性样本导致：即根据少量数据训练处的分类模型易受过度拟合的影响。

过度拟合 Over fitting相关推荐

过度拟合与正规化线性回归
过度拟合(over fitting):在拟合数据时,如果要包含每条训练记录数据,则很容易产生过度拟合,换句话说,过度拟合现象在特征变量很多很多时容易产生.(如下图2所示) ...
过度拟合_过度拟合和尺寸缩减的过度拟合的最终指南
过度拟合 Let us consider that we are designing a machine learning model. A model is said to be a good ma ...
python画决策树如何避免太多内容重叠在一起_Python手写决策树并应对过度拟合问题...
介绍决策树是一种用于监督学习的算法. 它使用树结构,其中包含两种类型的节点:决策节点和叶节点. 决策节点通过在要素上询问布尔值将数据分为两个分支. 叶节点代表一个类. 训练过程是关于在具有特定特征的 ...
OpenCV椭圆拟合ellipse fitting的实例(附完整代码)
OpenCV椭圆拟合ellipse fitting的实例 OpenCV椭圆拟合ellipse fitting的实例 OpenCV椭圆拟合ellipse fitting的实例 #include &quo ...
overfitting(过度拟合)的概念
来自:http://blog.csdn.net/fengzhe0411/article/details/7165549 最近几天在看模式识别方面的资料,多次遇到"overfitting&qu ...
径向基函数拟合(RBF Fitting)
最近读了几篇论文都用到了径向基函数拟合(RBF Fitting),感觉功能很强大,因此学习一下. 一.径向基函数径向基函数跟高斯分布的概率密度函数类似,因此也叫高斯核函数,一般定义为: φ(x)=e ...
应用预测建模第四章过度拟合与模型调优习题4.4【分层随机抽样、小样本的模型评估方案】
<应用预测建模>Applied Predictive Modeling (2013) by Max Kuhn and Kjell Johnson,林荟等译第四章过度拟合与模型调优 4. ...
如何避免期货程序化交易中的过度拟合现象
在建立量化交易模型的过程中,很多人都会经历过度拟合的情况.过度拟合其实是机器学习领域和统计学领域的一个概念.一般被用作表示一个模型在测试时表现的非常好,但是在实践过程却成绩却不如预期. 对于传统的机器 ...
【机器学习】什么是过度拟合？如何解决过度拟合？
系列文章目录第九章 Python 机器学习入门之过度拟合问题及解决办法系列文章目录文章目录前言一. 什么是过拟合 ? 我们可以通过几个例子来了解一下什么是过拟合,编辑1 线性回归中的过拟合 ...

过度拟合 Over fitting

过度拟合 Over fitting相关推荐

最新文章

热门文章