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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代欠擬合產(chǎn)生的原因有哪些？應(yīng)該如何解決？
欠擬合產(chǎn)生的原因有哪些？應(yīng)該如何解決？
2020-07-23
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對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)或者是深度學(xué)習(xí)模型來說，我們既希望這個(gè)模型能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中表現(xiàn)良好(訓(xùn)練誤差)，又希望這個(gè)模型在測(cè)試集中也能有良好的表現(xiàn)(泛化誤差)。而過擬合和欠擬合就是用來描述泛化誤差的。欠擬合問題與過擬合問題，一直是模型訓(xùn)練中的難題，我們常常需要對(duì)這二者進(jìn)行權(quán)衡，今天小編給大家整理、分享的就是欠擬合問題產(chǎn)生的原因以及解決辦法，希望對(duì)大家有所幫助。

一、什么是欠擬合

欠擬合underfiting / high bias，就是指模型不能在訓(xùn)練集上獲得足夠低的誤差，在訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測(cè)試集上均表現(xiàn)不佳的情況。用偏差和方差來解釋就是，欠擬合的時(shí)候?yàn)楦?a href='/map/piancha/' style='color:#000;font-size:inherit;'>偏差(偏差描述的是模型的期望輸出與真實(shí)輸出之間的差異)。

出現(xiàn)欠擬合的原因是模型尚未學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的真實(shí)結(jié)構(gòu)。因此欠擬合可以簡(jiǎn)單理解為：模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的信息提取不充分，并沒有學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，導(dǎo)致模型應(yīng)用在測(cè)試集上時(shí)，無法做出正確的判斷。

欠擬合，模型擬合程度不高，數(shù)據(jù)距離擬合曲線較遠(yuǎn)，不能夠很好地?cái)M合數(shù)據(jù)。

圖中第一個(gè)模型欠擬合，無法學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的有效特征

二、欠擬合解決辦法

1、做特征工程，添加其他特征項(xiàng)，有時(shí)候欠擬合出現(xiàn)的原因是：特征項(xiàng)不夠，沒有足夠的信息支持模型做判斷。這時(shí)候我們可以通過添加其他特征項(xiàng)來解決。例如，“組合”、“泛化”、“相關(guān)性”、“上下文特征”、“平臺(tái)特征”等等，都能夠作為特征添加的首選項(xiàng)。

2、添加多項(xiàng)式特征，這種做法在機(jī)器學(xué)習(xí)算法里面很常用，舉個(gè)例子，比如將線性模型通過添加二次項(xiàng)或者三次項(xiàng)使模型泛化能力更強(qiáng)。

3、減少正則化參數(shù)，正則化的目標(biāo)是：防止過擬合的，現(xiàn)在模型是欠擬合，就需要減少正則化參數(shù)。

4、增加模型復(fù)雜度。模型如果太簡(jiǎn)單，就不能應(yīng)對(duì)復(fù)雜的任務(wù)。我們可以通過使用更加復(fù)雜的模型，來減小正則化系數(shù)。比如可以使用核函數(shù)，集成學(xué)習(xí)方法(集成學(xué)習(xí)方法boosting(如GBDT)能有效解決high bias)，深度學(xué)習(xí)等。

以上就是小編今天跟大家分享的一些欠擬合的相關(guān)知識(shí)，希望對(duì)大家處理和解決欠擬合問題有所幫助。其他機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的知識(shí)，小編也會(huì)繼續(xù)整理，希望大家多多關(guān)注。

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