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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代過擬合(over-fitting)出現(xiàn)的原因及相應(yīng)的解決方法
過擬合(over-fitting)出現(xiàn)的原因及相應(yīng)的解決方法
2020-07-08
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過擬合(over-fitting)是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型或者是深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練樣本中表現(xiàn)得過于優(yōu)越，導(dǎo)致在驗(yàn)證數(shù)據(jù)集以及測試數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)不佳。也就是referstoa模型對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合程度過高的情況。

通過學(xué)習(xí)曲線來理解：

當(dāng)某個(gè)模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的細(xì)節(jié)和噪音學(xué)習(xí)過度之后，會使得模型在新的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很不好，這是就是過擬合·。這種情況意味著模型把訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪音或者隨機(jī)波動也被當(dāng)做概念學(xué)習(xí)了。但是這些概念不適用于新的數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致模型泛化能力的越來越差。

1.過擬合常見原因

1)根本的原因則是特征維度(或參數(shù))過多，導(dǎo)致擬合的函數(shù)完美的經(jīng)過訓(xùn)練集，但是對新數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果則較差。

2)建模樣本選取有誤，如樣本數(shù)量太少，數(shù)量級要小于模型的復(fù)雜度，或者選樣方法錯(cuò)誤，樣本標(biāo)簽錯(cuò)誤等，導(dǎo)致樣本數(shù)據(jù)不足以代表預(yù)定的分類規(guī)則;

3)樣本噪音干擾過大，模型過分記住了噪音特征，從而擾亂了預(yù)設(shè)的分類規(guī)則;

4)假設(shè)的模型無法合理存在，或者說是假設(shè)成立的條件實(shí)際并不成立;

5)對于決策樹模型，如果我們對于其生長沒有合理的限制，其自由生長有可能使節(jié)點(diǎn)只包含單純的事件數(shù)據(jù)(event)或非事件數(shù)據(jù)(no event)，使其雖然可以完美匹配(擬合)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但是無法適應(yīng)其他數(shù)據(jù)集。

6)對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：

a)對樣本數(shù)據(jù)可能存在分類決策面不唯一，隨著學(xué)習(xí)的進(jìn)行,，BP算法使權(quán)值可能收斂過于復(fù)雜的決策面;

b)權(quán)值學(xué)習(xí)迭代次數(shù)足夠多(Overtraining)，擬合了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和訓(xùn)練樣例中沒有代表性的特征。

2.過擬合問題解決方法

1)重新清洗數(shù)據(jù);

2)增大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練量;

3)采用正則化方法，包括L0正則、L1正則和L2正則;

4)減少特征數(shù)量;

5)降低模型的復(fù)雜度；

6)使用Dropout（只適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，將隱藏層的神經(jīng)單元按一定比例去除，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)簡單化）

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