欠拟合怎么解决

Posted ymjyqsx

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了欠拟合怎么解决相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.欠拟合:模型没有充分学习到数据集的特征,导致在训练集和测试集性能都很差的情况

2.解决办法:

      1.增加其他特征项,可以通过“组合”、“泛化”、“相关性”等的操作来添加特征项

      2.添加多项式特征,这个在机器学习算法里面用的很普遍,例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强

      3.减少正则化参数

      4.增加模型的复杂度,机器学习中SVM的核函数,决策树扩展分支,深度学习模型中增加网络的深度

      5.增加训练次数

 

以上是关于欠拟合怎么解决的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

神经网络:欠拟合和过拟合

判断模型是不是过拟合、欠拟合、数据问题?

机器学习:过拟合欠拟合正则化之间的纸短情长~

机器学习之路:python 多项式特征生成PolynomialFeatures 欠拟合与过拟合

欠拟合和过拟合的一般解决方法

欠拟合过拟合及其解决方法