荒野的雄狮
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机器学习——过拟合问题

07.过拟合问题

过拟合问题

龙格现象，预测出的函数值过于复杂，以此去匹配每一个函数值和函数对象，导致过拟合
没有达到很好的预测效果，无法泛化到新的样本中

回归方程中

在训练集中过拟合的话，在测试集中的准确率往往不会高，就是预测能力不强，有偏差

解决过拟合问题的方法

  1. 减少选取变量的选择，减少特征变量
  2. 正则化：保留特征变量，减少参数

正则化

通过添加平衡值让参数减小，降低输入值的影响，手动调节参数，预测到过拟合，减小模型的学习能力
如何选择正则化参数很重要，可以减小参数值的变化程度

线性回归的正则化

把多次项的数值减小甚至为0，因为过拟合的大多数都来自与多次数的项

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