
一、欠擬合概念及理解
機(jī)器學(xué)習(xí)中欠擬合是一個(gè)常見的問題,簡(jiǎn)單來說就是模型在訓(xùn)練和預(yù)測(cè)時(shí)表現(xiàn)都欠佳的情況。一個(gè)欠擬合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型不是一個(gè)良好的模型并且在訓(xùn)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?cái)M合數(shù)據(jù),但如果將一個(gè)二次項(xiàng)添加到此模型的后面,就可以很好地?cái)M合圖中的數(shù)據(jù)了,就會(huì)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(dǎo)致擬合的函數(shù)無法滿足訓(xùn)練集,誤差較大。
二、常用的解決欠擬合問題的方法:
1.模型復(fù)雜化
對(duì)同一個(gè)算法復(fù)雜化。例如回歸模型添加更多的高次項(xiàng),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(gè)更加復(fù)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(jī)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(qiáng)的表達(dá)能力
特征挖掘十分重要,質(zhì)量高的強(qiáng)表達(dá)能力的特征,抵得過大量弱表達(dá)能力的特征。但是挖掘強(qiáng)特,還必須對(duì)數(shù)據(jù)本身以及具體應(yīng)用場(chǎng)景的深刻理解,這需要依賴于過往經(jīng)驗(yàn)。
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(xué)習(xí)率、學(xué)習(xí)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(jī)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(xiàng)
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