过学习（Overfitting）是机器学习中的一个重要概念，它描绘了模型在练习数据上体现得非常好，但在新数据上体现欠安的状况。具体来说，过学习指的是模型过于杂乱，捕捉了练习数据中的噪声和随机动摇，而不是数据的实在规则。这导致模型在练习集上取得了很高的精确率，但在测验集或实践运用中却作用欠安。

过学习的原因一般是因为模型具有过多的参数或层次结构，使得它能够拟合练习数据中的每一个细节，包含那些非本质的噪声。当模型过度拟合时，它失去了泛化才能，即无法从练习数据中学习到可运用于新数据的普遍规则。

为了防止过学习，一般选用以下几种战略：

1. 正则化（Regularization）：经过添加赏罚项来约束模型的杂乱度，然后防止模型过度拟合。常见的正则化办法包含L1正则化（Lasso）、L2正则化（Ridge）和弹性网络（Elastic Net）。

2. 穿插验证（Crossvalidation）：经过将数据集分为练习集、验证集和测验集，运用穿插验证来评价模型的泛化才能。经过在多个不同的数据子集上练习和验证模型，能够更精确地评价模型的功能。

3. 提取特征（Feature extraction）：经过提取数据的本质特征，削减模型需求学习的参数数量，然后下降过学习的危险。

4. 运用更简略或更适宜的模型：挑选一个更简略或更适宜的模型，以削减模型的杂乱度，然后下降过学习的危险。

5. 数据增强（Data augmentation）：经过添加练习数据的数量和多样性，来进步模型的泛化才能。这能够经过旋转、缩放、翻转等操作来完成。

6. 早停（Early stopping）：在练习过程中，当验证集上的功能不再进步时，中止练习。这能够防止模型过度拟合练习数据。

7. dropout：在练习过程中，随机丢掉一部分神经元，以削减模型对特定练习数据的依靠，然后进步模型的泛化才能。

经过选用这些战略，能够有用地防止过学习，进步模型的泛化才能和实践运用作用。

什么是过学习？

过学习（Overfitting）是机器学习中常见的一个问题，指的是模型在练习数据上体现杰出，但在未见过的测验数据上体现欠安。简略来说，过学习便是模型对练习数据“过度拟合”，以至于它学会了数据中的噪声和随机动摇，而不是真实的数据规则。

过学习的原因

过学习一般由以下几个原因引起：

模型杂乱度过高：当模型过于杂乱时，它或许会捕捉到练习数据中的噪声，而不是真实的数据特征。

练习数据量缺乏：假如练习数据量缺乏以掩盖一切或许的特征和形式，模型或许会在练习数据上过拟合。

数据散布不均匀：假如练习数据中某些类别或特征的样本数量远多于其他类别或特征，模型或许会倾向于大都类别，导致过学习。

过学习的体现

过学习在模型体现上一般有以下几种特征：

练习差错低，测验差错高：模型在练习数据上体现杰出，但在测验数据上体现欠安。

模型泛化才能差：模型无法推行到新的数据集。

模型对噪声灵敏：模型对练习数据中的噪声和随机动摇过于灵敏。

怎么防止过学习

为了防止过学习，能够采纳以下几种办法：

简化模型：下降模型的杂乱度，例如削减模型的参数数量或运用正则化技能。

添加练习数据：搜集更多的练习数据，以掩盖更多的特征和形式。

数据增强：经过数据增强技能，如旋转、缩放、裁剪等，添加练习数据的多样性。

穿插验证：运用穿插验证技能，如k折穿插验证，来评价模型的泛化才能。

正则化：在模型练习过程中添加正则化项，如L1或L2正则化，以赏罚模型杂乱度。

过学习的实践事例

房价猜测：一个杂乱的模型或许能够精确地猜测练习数据中的房价，但在新的数据集上猜测作用欠安。

图画辨认：一个过拟合的图画辨认模型或许能够精确地辨认练习数据中的图画，但在新的图画上辨认作用欠安。

文本分类：一个过拟合的文本分类模型或许能够精确地分类练习数据中的文本，但在新的文本上分类作用欠安。

过学习是机器学习中一个常见且重要的问题。了解过学习的原因、体现和防止办法，关于进步模型功能和泛化才能至关重要。经过采纳恰当的办法，如简化模型、添加练习数据、数据增强和正则化等，能够有用防止过学习，进步模型的泛化才能。

- 过学习

- 机器学习

- 模型杂乱度

- 练习数据

- 正则化

- 数据增强

- 泛化才能

未经允许不得转载：全栈博客园 » 机器学习过学习,什么是过学习？