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2021-04-20 閱讀量: 1828
欠擬合如何解決？

欠擬合的情況比較容易克服， 常見解決方法有：

增加新特征，可以考慮加入進特征組合、高次特征，來增大假設(shè)空間；

添加多項式特征，這個在機器學習算法里面用的很普遍，例如將線性模型通過添加二次項或者三次項使模型泛化能力更強；

減少正則化參數(shù)，正則化的目的是用來防止過擬合的，但是模型出現(xiàn)了欠擬合，則需要減少正則化參數(shù)；

使用非線性模型，比如核SVM 、決策樹、深度學習等模型；

調(diào)整模型的容量(capacity)，通俗地，模型的容量是指其擬合各種函數(shù)的能力；

容量低的模型可能很難擬合訓練集；使用集成學習方法，如Bagging ,將多個弱學習器Bagging。


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