數學模型的過擬合和欠擬合
1. 過擬合
1.1 產生原因
- 訓練集中的資料抽取錯誤，太少，或者不均衡，不足以有效代表業務邏輯或場景；
- 訓練集中的資料噪音（異常值）干擾過大；
- 訓練模型的“邏輯假設“到了模型應用時已經不能成立
- 引數太多，模型複雜度太高；
- 特徵量太多，模型訓練過度，比如決策樹模型，神經網路模型
1.2 解決方法
- 減少特徵數量
- 正則化
- 增大樣本訓練規模，取樣均衡
- 簡化模型
- 交叉驗證
- 去除異常值
- Dropout
2. 欠擬合
1.1 產生原因
- 模型複雜度過低
- 特徵量過少
1.2 解決方法
- 增加新特徵
- 增加模型複雜度
- 減少正則化係數
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