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大白话解释模型产生过拟合的原因
时间 2021-01-04
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一、过拟合的概念? 首先我们来解释一下过拟合的概念? 过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好,但是在测试集上表现较差的一种现象!下图给出例子: 我们将上图第三个模型解释为出现了过拟合现象,过度的拟合了训练数据,而没有考虑到泛化能力。在训练集上的准确率和在开发集上的准确率画在一个图上如下: 从图中我们能够看出,模型在训练集上表现很好,但是在交叉验证集上表现先好后差。这也正是过拟合的特征! 二、模
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