飞湘
飞湘

cnn-欠拟合(underfitting)

模型不能很好拟合数据,称之为欠拟合

直白的说：模型没有找到数据规律或不完整，泛化能力不强。在训练和测试数据集上，预测或训练结果都和真实结果相差很远。

一般解决方法

  • 增加新特征，可以考虑加入进特征组合、高次特征，来增大假设空间；

  • 添加多项式特征，这个在机器学习算法里面用的很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强；

  • 减少正则化参数，正则化的目的是用来防止过拟合的，但是模型出现了欠拟合，则需要减少正则化参数；

  • 使用非线性模型，比如核SVM 、决策树、深度学习等模型；

  • 调整模型的容量(capacity)，通俗地，模型的容量是指其拟合各种函数的能力；

  • 容量低的模型可能很难拟合训练集；使用集成学习方法，如Bagging ,将多个弱学习器Bagging

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