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96SEO 2026-02-19 10:09 0
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具体来说#xff0c;模型在训练集上过度学习#xff0c;捕捉了数据中的噪声和偶然性#xff0c;导致它对训练数据的拟合非常精确#xff0c;但缺乏泛化能力#xff0c;无…过拟合与欠拟合
是指在训练集上表现非常好但是在新的数据集上表现较差的现象。
具体来说模型在训练集上过度学习捕捉了数据中的噪声和偶然性导致它对训练数据的拟合非常精确但缺乏泛化能力无法有效地处理未见过的数据。
欠拟合
是指模型在训练数据和测试数据上都无法获得良好的性能意味着模型过于简单无法捕捉到数据中的潜在规律。
它通常发生在模型的复杂度不足、训练不足或训练数据本身具有过高的噪声时。
当数据量很少时模型可能会过度“记住”训练数据的细节甚至是噪声和异常值。
这种现象导致模型对训练集的拟合过于精细但在遇到新数据时表现较差无法泛化到实际应用中。
缺乏足够的多样性
数据量少意味着模型在训练时接触到的数据样本不够多样无法代表数据的全貌。
模型可能会学习到一些训练数据中的偶然关系而这些关系并不具有普遍性从而导致在新数据上的表现不稳定。
模型过度调整
当数据量很少时算法可能会尝试在少量的样本中找到尽可能好的拟合导致模型变得过于复杂捕捉到一些不必要的细节从而提高了训练集的精度但降低了泛化能力。
欠拟合通常发生在模型过于简单或者训练过程不足的情况下。
它的表现是模型不能充分捕捉训练数据的规律导致在训练集和测试集上都无法得到较好的表现欠拟合通常不是由于数据量少引起的而是由于模型本身过于简单例如使用了线性模型来拟合复杂的非线性数据另一种情况是训练时间不足例如训练次数过少或者学习率太大使得模型没有充分学习到数据中的潜在模式
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