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什么是机器学习的过度拟合现象

什么是机器学习的过度拟合现象

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珍宝珠 2019-11-26 16:39:01 2496 0

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珍宝珠

如果一味的去提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度往往会很高，这种现象称为过拟合，所表现的就是模型训练时候的误差很小，但在测试的时候误差很大。

指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。具体表现就是训练集上效果好，在测试集上效果差。模型泛化能力弱。

2019-11-26 16:41:10

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问答分类：

机器学习/深度学习

问答标签：

机器学习平台 PAI拟合

问答地址：

开发者社区 > 人工智能 > 问答

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