过拟合、欠拟合学习笔记

探究模型训练中经常出现的两类典型问题： 一类是欠拟合，另一类是过拟合. 1.欠拟合 模型无法得到较低的训练误差，将这一现象成为欠拟合. 2.过拟合 模型的训练误差远小于它在测试集上的误差，称这一现象为过拟合. 可能导致这两种拟合问题的因素有很多，比如模型复杂度和训练集大小. 模型复杂度 随着模型复杂度增加，训练误差波动降低，平均训练误差降低趋向于0，而测试误差波动上升，平均测试误差先降低后升高。这个现象说明训练误差不能代替测试误差来作为模型选择和评价的手段。随着模型复杂度变化，训练误差与测试误差并不是一个良好的正相关关系，而是呈现较为复杂的非线性关系。 训练数据集大小 影响欠拟合和过拟合的另一