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点击 机器学习算 法与Python学习 , 选择 加星标 精彩内容不迷路 选自Medium, 作者: Mahitha Singirikonda 机器之心编译 在机器学习中,过拟合(overfitting)会使模型的预测性能变差,通常发生在模型过于复杂的情况下,如参数过多等。本文对过拟合及其解决方法进行了归纳阐述。 在机器学习中,如果模型过于专注于特定的训练数据而错过了要点,那么该模型就被认为是过拟合。该模型提供的答案和正确答案相距甚远,即准确率降低。这类模型将无关数据中的噪声视为信号,对准确率造成负面影响。即使模型经过很好地训练使损失很小,也无济于事,它在新数据上的性能仍然很差。欠拟合是指模型未捕获数据的逻辑。因此,欠拟合模型具备较低的准确率和较高的损失。 如
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