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2021-04-20 閱讀量: 1829
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(jìn)特征組合、高次特征，來增大假設(shè)空間；

添加多項(xiàng)式特征，這個(gè)在機(jī)器學(xué)習(xí)算法里面用的很普遍，例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)；

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(xué)習(xí)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(xùn)練集；使用集成學(xué)習(xí)方法，如Bagging ,將多個(gè)弱學(xué)習(xí)器Bagging。


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