欠拟合
欠拟合与过拟合一直是机器学习训练过程中的难题，在训练模型的过程中往往要对二者进行权衡，使得模型在训练数据集和测试数据集上也有很好的表现。
欠拟合（Under Fitting）是由于特征维度过少，模型过于简单，使神经网络没办法完全满足数据集的特征提取要求，体现在训练以及预测时表现不佳、成功率低。欠拟合解决方法介绍如下。
（1）将模型复杂化。可以将原算法复杂化，例如，在神经网络中增加隐藏层和隐藏单元，在回归模型中增加更多的高次项。可以更换算法，使用更加复杂的算法代替现有算法，例如，使用神经网络代替线性回归。
（2）增加更多特征，使输入数据的特征更明显。
（3）调整超参数。包括神经网络中的学习率、学习衰减率、神经网络隐藏层数、隐藏层的单元数等，以及其他算法中的正则化参数等。
（4）减弱正则化约束或者去掉正则化约束。
欠拟合
2024-07-25
45
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
简介：
【7月更文挑战第25天】欠拟合。
目录
相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习
算法
大模型开发：什么是过拟合和欠拟合？你如何防止它们？
机器学习中，过拟合和欠拟合影响模型泛化能力。过拟合是模型对训练数据过度学习，测试集表现差，可通过正则化、降低模型复杂度或增加训练数据来缓解。欠拟合则是模型未能捕捉数据趋势，解决方案包括增加模型复杂度、添加特征或调整参数。平衡两者需通过实验、交叉验证和超参数调优。
740
0
0
|
4月前
|
机器学习/深度学习
|
5月前
|
人工智能
Python
模型评估与选择：避免过拟合与欠拟合
【7月更文第18天】在人工智能的探险旅程中，打造一个既聪明又可靠的模型可不简单。就好比在茫茫人海中找寻那位“知心朋友”，我们需要确保这位“朋友”不仅能在训练时表现优异，还要能在新面孔面前一样游刃有余。这就引出了模型评估与选择的关键议题——如何避免过拟合和欠拟合，确保模型既不过于复杂也不过于简单。今天，我们就来一场轻松的“模型相亲会”，通过交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线这些实用工具，帮你的模型找到最佳伴侣。
205
2
2
|
7月前
|
7月前
|
机器学习/深度学习
|
C++
计算机视觉
|
API
|
机器学习/深度学习
算法
热门文章
最新文章
1
Docker CE 镜像源站
2
微服务架构的理论基础 - 康威定律
3
微服务（Microservice）那点事
4
Docker的Windows容器初体验
5
Docker学习路线图 (持续更新中)
6
Docker Engine 镜像源站
7
一键托管，阿里云全链路追踪服务正式商用：成本仅自建1/5或更少
8
Serverless技术架构——极简运维，无限扩容
9
中间件学习——metaq
10
容器内日志收集方案示例
1
SpringCloud 应用 Nacos 配置中心注解
26
2
如何使用PageAdmin CMS网站管理系统搭建网站？
15
3
怎么禁用 vscode 中点击 go 包名时自动打开浏览器跳转到 pkg.go.dev
18
4
新手从事直播软件源码开发搭建经验与技巧
19
5
如何快速建设一个网站？
19
6
（前端3D模型开发）网页三维CAD中加载和保存STEP模型
17
7
[oeasy]python051_什么样的变量名能用_标识符_identifier
93
8
更快、更灵活、场景更丰富，云效镜像构建能力升级啦！
17
9
微服务引擎 MSE 及云原生 API 网关 2024 年 11 月产品动态
18
10
两招玩转阿里云系统事件监控
19