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首頁大數(shù)據(jù)時代如何理解欠擬合？常用的處理方法有哪些？
如何理解欠擬合？常用的處理方法有哪些？
2020-07-08
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一、欠擬合概念及理解

機器學習中欠擬合是一個常見的問題，簡單來說就是模型在訓練和預測時表現(xiàn)都欠佳的情況。一個欠擬合的機器學習模型不是一個良好的模型并且在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不好這是顯而易見的。

圖中左邊的表示size與prize關(guān)系的數(shù)據(jù)，中間的是出現(xiàn)欠擬合的模型，可以看出模型不能夠很好地擬合數(shù)據(jù)，但如果將一個二次項添加到此模型的后面，就可以很好地擬合圖中的數(shù)據(jù)了，就會有右側(cè)的效果。

欠擬合問題，根本的原因是特征維度過少，導致擬合的函數(shù)無法滿足訓練集，誤差較大。

二、常用的解決欠擬合問題的方法：

1.模型復雜化

對同一個算法復雜化。例如回歸模型添加更多的高次項，增加決策樹的深度，增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層數(shù)和隱藏單元數(shù)等

棄用原來的算法，使用一個更加復雜的算法或模型。例如用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來替代線性回歸，用隨機森林來代替決策樹等

2.增加更多的特征，使輸入數(shù)據(jù)具有更強的表達能力

特征挖掘十分重要，質(zhì)量高的強表達能力的特征，抵得過大量弱表達能力的特征。但是挖掘強特，還必須對數(shù)據(jù)本身以及具體應(yīng)用場景的深刻理解，這需要依賴于過往經(jīng)驗。

3.調(diào)整參數(shù)和超參數(shù)

超參數(shù)包括：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中：學習率、學習衰減率、隱藏層數(shù)、隱藏層的單元數(shù)、Adam優(yōu)化算法中的β1β1和β2β2參數(shù)、batch_size數(shù)值等

其他算法中：隨機森林的樹數(shù)量，k-means中的cluster數(shù)，正則化參數(shù)λλ等

4.降低正則化約束

正則化約束是為了防止模型出現(xiàn)過擬合，現(xiàn)在模型的情況是欠擬合了，就需要降低正則化參數(shù)λλ或者直接去除正則化項

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