过度拟合模型的后果,拟合模型的概念

过度拟合模型的后果,拟合模型的概念

ˇωˇ 后果过度拟合的最明显结果是验证数据集的性能不佳。其他负面后果包括：与最佳函数相比，过度拟合的函数可能会请求有关验证数据集中每个项目的更多信息；收集这过度拟合具有很低的验证误差：我们还可以评估10折交叉验证(10-fold cross-validation)误差，CV-RMSD。对于该采样，g和h分别具有0.13和0.12CV-RMSD。因此，正如我们所看到的那样，会出现

一、过拟合的原因1. 模型复杂度过高：当模型的复杂度过高时，模型会过于贴合训练集的噪声，导致在测试集上表现较差。例如，在线性回归中，如果我们使用高次多项式拟合数据，模型有要求的，比较常用的是EPV（event per variable）或EPP(event per parameters)至少为10的一个理论

模型做到了“理解”，只能说做到了拟合，且这种拟合很容易被对抗，例如构造假事实，例如完全使用二义性实解决这个问题的第一个办法就是添加数据，当训练数据足够多时，过度拟合的模型也就会越准确当我们没有更多的数据时，如图的右边解决过度拟合的第二个方法就是使用更少的特征当我们

过拟合指的是模型在训练集上表现良好，但在测试集或新数据上表现较差的现象。造成过拟合的原因可能包括模型复杂度过高、训练集和测试集分布不一致等。下面是预防或克服过拟合的几种另外，也可通过分类表(Classification Table)观察方程的拟合程度，如果分类表显示的预测准确率高，反过来说明方程拟合程度好。霍斯默–莱梅肖检验显著性为0.867,大于0.05,说明回归方

但是你可能需要牺牲模型性能，因为它们总是不能产生最好的结果是由于高偏差(线性模型)或高方差的固有问题，导致过度拟合(完全成长的树模型)。模型对学习率和权重初始化的会更加敏感：为了尽量降低内部协变量偏移带来的影响，网络参数的更新需要更加谨慎，在实际应用中一般会采用较小的学习率(避免参数更新过快),而这会降低收敛