杜伊果网上有关“过拟合与欠拟合及方差偏差”话题很是火热，小编也是针对过拟合与欠拟合及方差偏差寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
在模型的评估与调整的过程中，经常会遇到过拟合与欠拟合的情况，如何有效的识别过拟合和欠拟合现象，并了解其中原因，有效的对模型进行调整。
知乎上看到一个机灵的回答， "你太天真了"：underfitting "；你想太多了"：overfitting ，人的学习和机器学习是如此相似。 过拟合就是模型对训练数据拟合呈现过当的情况 ，反映到评估指标上，就是训练集上表现好，但在测试集和新数据上表现差， 总结来说就是模型泛化能力差 ，欠拟合是指模型在训练和预测时表现都不好，过拟合与欠拟合也可以用 Bias 与 Variance 的角度来解释， 欠拟合会导致高 Bias ，过拟合会导致高 Variance ，所以模型需要在 Bias 与 Variance 之间做出一个权衡。下图表示了模型过拟合和欠拟合情况。
如上图所示，我们理想的模型应该是低方差，低偏差的，但实际上方差和偏差是两个矛盾体，不可兼得，如下图所示，模型复杂度和方差偏差联系。
本文是作为个人学习总结，参考了很多大神的博客及文章资料，非喜勿喷，如有错误，恳请指正。
知乎--机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些？
知乎--机器学习防止欠拟合、过拟合方法
用简单易懂的语言描述「过拟合 overfitting」
关于“过拟合与欠拟合及方差偏差”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
评论列表（3条）
我是金盾号的签约作者“杜伊果”
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文章不错《过拟合与欠拟合及方差偏差》内容很有帮助