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每天五分钟机器学习：算法模型中经常出现的过拟合和欠拟合的问题

本节重点

上一节课程我们学习了如何来选择我们的模型，通过训练集，交叉验证集还有测试集，那么这节课程我们将学习如何诊断我们的算法所出现的问题。当你运行一个学习算法时，如果这个算法的表现不理想，那么多半是出现两种情况：要么是偏差比较大，要么是方差比较大。换句话说，出现的情况要么是欠拟合，要么是过拟合问题。

三种情况

每天五分钟机器学习：算法模型中经常出现的过拟合和欠拟合的问题_第1张图片

 

上图中分别表示欠拟合，正常拟合、过拟合

误差

训练集误差是对训练集的误差，而交叉验证集误差是对交叉验证集的误差

每天五分钟机器学习：算法模型中经常出现的过拟合和欠拟合的问题_第2张图片

 

将训练集和交叉验证集的代价函数误差与多项式的次数d绘制在同一张图表上来帮助分析，如下所示：

每天五分钟机器学习：算法模型中经常出现的过拟合和欠拟合的问题_第3张图片

 

对于训练集，当 d 较小时，模型拟合程度低，误差较大；随着 d 的增长，拟合程度提高，误差减小。

对于交叉验证集，当 d 较小时，模型拟合程度低，误差较大；

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