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欠拟合
阅读:391时间:2025-08-08 14:47:10

欠拟合是指机器学习模型无法完全拟合数据集中的复杂模式,导致模型表现较差的现象。

介绍

  欠拟合可以理解为模型容量不足,无法准确预测数据集中的细节和复杂关系。在训练期间,模型可能只能捕获数据的一小部分模式,而未能充分利用数据的许多特征。

原因及解决办法

  欠拟合的主要原因包括:
  模型过于简单或不够复杂;
  数据集太小或噪音过多;
  特征提取不正确。
  一些解决欠拟合的方法包括:
  增加模型的复杂度,例如增加层数或参数数量;
  增加数据量或减少噪音;
  提高特征选择的准确性。
  应该注意的是,如果过度解决欠拟合问题,可能会导致过度拟合。

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