训练和测试误差之间的小差距，这是否意味着过拟合？
训练和测试误差之间的小差距可以暗示过拟合的可能性，但不能确定一定存在过拟合。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见过的测试数据上表现较差的情况。
当训练误差和测试误差之间的差距很小时，可能存在以下几种情况：
- 模型拟合良好：模型能够很好地学习到训练数据的特征，并且这些特征在测试数据上也能够很好地泛化。这种情况下，小差距是正常的，表示模型具有较好的泛化能力。
- 模型欠拟合：模型无法很好地拟合训练数据，导致训练误差和测试误差都较大，但它们之间的差距不大。这种情况下，小差距并不意味着过拟合，而是表示模型无法很好地捕捉到数据的复杂性。
- 数据集划分问题：训练集和测试集的划分可能导致小差距。如果测试集中包含与训练集相似的样本，那么模型在测试集上的表现可能会更好，从而导致小差距。这种情况下，需要重新考虑数据集的划分方式。
综上所述，训练和测试误差之间的小差距可能暗示过拟合，但需要综合考虑其他因素来确定是否存在过拟合问题。在实际应用中，可以通过交叉验证、正则化等方法来进一步评估和解决过拟合问题。
（注：本回答中没有提及云计算相关的产品和链接地址，如有需要，请自行查找相关腾讯云产品和文档。）
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我正在处理一个包含368609个样本和34个特征的数据集，我想使用神经网络来使用keras来预测延迟(实际值)，该模型有3个隐藏层，每层有1024个神经元，我已经为每个隐藏层使用了drop_out (50 %)和l2正则化(0.001)。问题是我得到的测试平均绝对误差为3.5505毫秒，训练平均绝对误差为3.4528。在这里，训练误差比测试误差小一个小的差距，这是否意味着我们在这里有一个过拟合问题？
浏览 59提问于2020-06-16得票数 1
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“不适合”和“高偏差和低方差”之间的确切关系是什么？它们似乎是紧密相关的概念，但仍然有两个不同的东西。他们之间的确切关系是什么？
“过模”和“高方差和低偏差”也是一样的。一样，但不完全一样？
例如：
维基百科指出：
“偏差误差是学习算法中错误假设的误差。高偏差会导致算法忽略特征与目标输出(欠拟合)之间的相关关系。偏差是训练集对小波动的敏感性造成的误差。训练数据中的随机噪声(过度拟合)建模算法可能导致高方差。”
卡格尔说：
简而言之，不适当--高偏倚和低方差
数据科学：
简单地说，高偏倚意味着不合适
或者来自堆栈交换的另一个问题：
过拟合与高偏差相关，过度拟合与高方差相关
浏览 0提问于2022-12-20得票数 0
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验证损失和训练损失之间的差距
、、、、
下面是我的CNN模型的验证损失和训练损失的图表。
验证损失随着训练损失的减少而减少，但两个函数之间存在差距。
这是什么意思？模型不是过拟合，因为验证损失正在减少，但是模型是否有问题，因为两个函数之间存在差距？
我是个新手，所以请帮帮忙。
浏览 30提问于2020-05-19得票数 3
我理解过拟合和欠拟合的直观含义。现在，给定一个基于训练数据训练的特定机器学习模型，您如何判断训练是过拟合还是欠拟合数据？有没有一种量化的方法来衡量这些因素？
我们能不能看看误差，然后说它是过拟合还是欠拟合？
浏览 0提问于2012-09-15得票数 4
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验证/培训的准确性和过度拟合
、、、、
如果将数据随机分成训练数据和验证数据，假设训练数据和验证数据具有相似的“分布”，即它们都是整个数据集的良好表示。
在这种情况下，在没有过度拟合的情况下，验证精度是否总是与训练精度大致相同？或者，在某些情况下，是否有可能在培训和验证准确性之间存在“内在”差距，而这并不是由于验证数据的过度拟合或表示不当造成的？
如果存在这样的“内在”差距，如何判断训练和验证精度之间的差距是“内在的”还是过度拟合造成的？
浏览 0提问于2018-02-06得票数 1
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对训练集模型进行评价(即训练训练模型，在同一训练集上评估回归误差/精度)，并将评价结果与模型回归误差/交叉验证(我们在同一训练集上进行交叉验证)和测试集的精度进行比较，以检查过拟合/不拟合是否是一种很好的做法吗？
据我所知，我们不应该对训练集的模型进行评估。然而，我看到一些讲座似乎促进了对训练错误的评估。
浏览 0提问于2020-08-20得票数 1
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多项式回归中的过拟合，比较训练集的均方误差和验证集的均方误差。
我不太理解这张图。在训练模型以学习参数时，我们必须设置λ=0，因为已经选择了λ的值并继续进行培训是没有意义的。，那么，随着λ值的变化，训练错误是如何变化的呢？将数据集划分为有效数据集和训练数据集，在训练集中对模型进行训练，并通过有效集验证验证结果。
浏览 3提问于2021-12-25得票数 1
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回归学习率: 0.001的训练与测试数据的比率:50%
我训练了我的神经网络，训练误差和测试误差都是从0.120开始的，然后它都稳定地减少并训练到2,105个周期。最终结果为训练误差和训练损失数据均为0.006。这是否被认为是过火、不合身，还是我犯了一个很大的错误？此外，我想问一问，如果一个良好的拟合模型有一个低的验证误差(测试误差)，但仍然略高于训练损失，那么他们之间有多远呢？例如，0.012 =验证损失(测试损失)，0.005为培训损失。一个合适的模型会像那个数字一样吗？
浏览 9提问于2017-05-08得票数 1
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我正在执行正则化(岭回归)使用交叉验证。据我所知，对于正则化参数\lambda的某个值，我们首先对训练集进行拟合，然后利用得到的参数计算测试集上的误差，而最优\lambda是最小测试集误差的参数。
我的问题是:对于测试集错误的计算，我们是否包括惩罚项(对于我们在训练集中使用的\lambda值)，或者没有(即使用\lambda =0)？
一方面，我认为需要“在平等的基础上”对待培训和测试集，并使用相同的\lambda进行测试集错误计算。
另一方面，我们通过拟合训练集得到的参数值已经被惩罚了，我们想看看这些值在测试集上的表现如何，那么为什么还要再使用惩罚术语呢？
浏览 0提问于2022-11-16得票数 1
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列车与试验误差的关系
、、、、
我有一些特别的问题，我无法从书本中得到答案。因此，我在这里寻求帮助，如果可能的话，我将非常感谢一个直观的解释。
一般来说，神经网络有一个偏差/方差权衡，因此我们需要一个正则化。偏高->欠拟合；方差高-过拟合。
为了解决过拟合问题，我们采用正则化方法对权值进行对比。这是一个超参数，并应在培训期间学习，根据我的理解使用交叉验证。因此，数据集被分割成一个训练、验证和测试集。测试集是独立的，在学习过程中模型是看不到的，但是我们有可用的标签。基于该测试集，我们通常会报告假阳性、混淆矩阵、错误分类等统计数据。
( Q1)这种偏差/方差问题是否也出现在其他算法中，如支持向量机、最小方差分析等？
在卷积
浏览 0提问于2018-10-04得票数 0
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在第50页的“”一书中，作者正在对数据集执行线性回归，并得到：
training set score: 0.67
test set score: 0.66
然后他们说，他们“很可能不适应，而不是过度适应”。
但是，当使用TensorFlow的时，它们使用的是带有神经网络的MNIST时尚数据集，并得到：
training set score: 0.892
test set score: 0.876
然后，他们声明如下
“事实证明，测试数据集的准确性略低于训练数据集的准确性。训练精度和测试精度之间的差距是过度拟合的一个例子。过度拟合是指机器学习模型在新数据上的表现比他们的训练数据更糟糕。“
我相信
浏览 1提问于2018-07-29得票数 0
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当我们有较大的测试误差和较大的训练误差时，我们称其为偏差问题。当我们有较低的训练误差和较高的测试误差时，我们称之为方差问题。当训练误差和测试误差都足够低，可以接受时，我们称之为良好拟合或最佳拟合模型。
但是有没有可能有比测试错误更多的训练错误？如果是，那我们该怎么说呢？此外，测试和训练集是随机选择的，因此不需要进行任何预先设置！
Training Test Model
error error
low low GOOD FIT
low high HIGH VARIANCE
high high HIGH B
浏览 17提问于2019-08-14得票数 0
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目前，我正在学习Coursera.org上的“机器学习”课程，主题是讨论不同条件下学习算法的性能。在这里，我们讨论了当该算法适合于训练数据(高偏差)的情况。
📷
我不明白为什么交叉验证错误(Jcv(theta))随着我们增加训练集大小(M)而减小，以及为什么它会变平。我不明白为什么训练错误在某个地区变平了，我理解为什么它随着m的增加而增加。我在coursera论坛上询问了这个问题，并研究了两次，但这对我来说还是没有意义。
请注意：
交叉验证误差( Jcv(theta) )是衡量算法对交叉验证集的拟合程度，Jcv越低(θ)越适合交叉验证集。
训练误差(Jtrain(θ))是衡量算法对训练集的拟合
浏览 0提问于2021-12-28得票数 1
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我的数据集有150个自变量和10个预测器或响应。问题是找到输入和输出变量之间的映射。有1000个数据点，其中70%用于培训，30%用于测试。我使用的是一个包含10个隐神经元的前馈神经网络，如本所解释的。我使用以下命令来评估性能
perf_Train = perform(net,TrainedData',lblTrain')
YPred = net(XTest);
perf_Test = perform(net,YPred,lblTest')
它基本上给出了训练和测试的实际和预测(估计)响应的均方误差。我的测试数据不能很好地与训练模型相适应，但是训练数据与训练数据很好地
浏览 0提问于2019-05-07得票数 0
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支持向量机通过正确的参数选择可以避免过拟合。如何知道训练的支持向量机是否过度拟合？有没有办法识别它?如何避免它？使用看不见的数据进行测试会有帮助吗？
浏览 2提问于2013-11-28得票数 0
3回答
关于机器学习的基本问题
、、、、
我正在研究卷积神经网络，并比较其他方法，如HoG。
在使用这两种方法完成二进制分类之后，我得到了以下结果：
HoG方法：
培训准确率: 83%
测试准确度: 62%
CNN方法：
培训准确率: 100%
验证准确性: 91%
测试准确度: 85%
我的问题是，这些方法是否过份适合训练？
浏览 6提问于2017-08-30得票数 1
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我一直在使用早期停止特性的xgboost用于各种问题陈述，主要是分类。但是在处理几个不同领域的数据集时，我有如下观察
在最小的评价误差点，但是当训练和测试之间的差异(用于评估以停止训练轮)误差相对较高时，该模型似乎表现为存在过度拟合。
在这样的情况下，当我考虑在训练和测试(训练期间的评估数据)误差相当相似(虽然评估误差不是最小)的点停止训练回合时，模型表现得更好，并根据误差项估计。
因此，问题是:训练轮的次数是否应该早于最佳点(在训练和测试之间存在很高的发散误差，尽管验证误差较低)？
请假定所有的数据集都已被正确分割，用于训练、测试、验证等。
谢谢。
浏览 0提问于2018-08-16得票数 1
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我正在处理文档分类问题，并尝试应用基本的RNN/LSTM模型。
我制作了多层LSTM模型，并用15个时期进行了训练，但我获得了大约53%的训练准确率。41%的测试访问率。当我用更大的时代训练时，训练acc。增加和测试访问权限。下降到33%左右。
我知道如果测试访问。低于训练ac.，它可能是过拟合的。而过拟合的原因是，模型甚至训练了训练数据集的噪声。但我认为，如果发生了过度拟合，训练是可行的。必须是相当高的(80-90%)和测试访问。这比这要低得多，因为过拟合意味着模型对于训练数据集来说是“过拟合”的。
现在我想知道为什么当我用15个时期训练时，我的准确率降低了10%，而训练准确率只有53%。它
浏览 0提问于2020-04-24得票数 0
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我正试图训练一个自动编码器(在PyTorch中)来重建基因图谱。目前，我正在使用均方误差(MSE)损失进行训练:模型没有过度拟合，训练和验证损失都在减少。问题是原始向量与重构向量在验证集上的余弦相似度平均值为0.4。我想用余弦相似作为损失函数，而不是MSE。
在下面的链接 (幻灯片18)中，作者提出了以下损失：
l(x_1, x_2, y) = \begin{cases} max(0, cos(x_1, x_2) - m) & \text{if $y$ == -1} \\ 1 - cos(x_1, x_2) & \text{if $y$ == 1}. \end{cases}
浏览 0提问于2019-09-10得票数 3
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据我所知，如果1.收敛太快2.验证损失不断增加，那么模型肯定是过拟合的。 同样，据我所知，除非你使验证损失收敛到与你的训练损失类似的趋势，否则没有办法解决这个问题，这样你就可以做更多的数据增强等。 然而，我读过的许多论文都声称10倍是健壮性的标志，并表明该模型并不过度拟合。然而，当我重新创建这些实验时，我可以说，无论它们是否显示出稳健的准确性，它们都是过度拟合的。此外，许多人似乎认为他们只会增加10倍，这是很好的。在评论中，他们也只要求10倍的实验来解决过度拟合问题。 我的理解错了吗？是否有希望出现不收敛而是上升的验证损失？或者，除了验证损失之外，还有其他衡量标准吗？
浏览 42提问于2019-03-21得票数 0
1回答
如何避免过度拟合？
、、、
我的情况是：
我的训练准确率为93%。
CV准确率为55%。
测试准确度为57%。
我认为这是一个典型的过度拟合的例子。
据我所知，我可以使用正规化。我已阅读交叉验证也将有助于解决我的过度拟合问题。
我对此有一些疑问：
交叉验证是否仅用于超参数调整，还是在解决过度拟合问题方面发挥作用？
如果交叉验证解决了过度匹配的问题，如何解决？
交叉验证是否仅用作检验模型是否过拟合？
浏览 1提问于2019-08-07得票数 1
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我将我的数据集分为训练和测试。在为训练数据集找到最佳超参数之后，我是否应该使用所有数据再次拟合模型？重点是要达到新数据可能的最高分数。
浏览 32提问于2020-01-22得票数 0
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2回答
验证集是否用于更新神经网络？
、、、、
我有个神经网络的问题
假设我有60次训练，20次验证，20次测试集。对于每一个时代，我运行60个训练集样本，同时调整每个样本的权重，并计算每个验证样本的误差。
因此，据我所知，权重更新发生在培训集(而不是验证集)中。
但是我听说把验证集和训练集分开是为了避免过度拟合。
那我的问题是
如果验证在神经网络中不进行任何权值更新，那么验证集如何帮助神经网络避免过度拟合？
浏览 2提问于2017-10-13得票数 4
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我正在使用神经网络(NN)作为我的地球物理学论文的一部分，并且正在使用TensorFlow和Keras来训练我的网络。
我目前的任务是使用神经网络来近似热力学模型，即非线性回归问题。它接受13个输入参数，并输出450个参数的速度剖面(速度与深度)。我的数据由100,000个合成示例(即没有噪声存在)、训练(80k)、验证(10k)和测试(10k)组成。
我已经针对许多不同的架构测试了我的网络:更宽(5-800个神经元)和更深(最多10层)，不同的学习率和批量大小，甚至是许多时期(5000)。基本上所有交易的标准技巧...
但是，令我困惑的是，学习曲线显示验证误差低于训练误差(对于我的所有测试)
浏览 0提问于2019-01-29得票数 2
2回答
这是个过分合适的例子吗？
、、、
在大约100个时代之后，培训一个深度学习模式：
Train accuracy : 93 %
Test accuracy : 54 %
然后训练精度提高，测试精度下降：
Train accuracy : 94 %
Test accuracy : 53 %
Train accuracy : 95 %
Test accuracy : 52 %
Train accuracy : 96 %
Test accuracy : 51 %
对于模型的初始版本，我们满足了54%的精度，但是我不知道训练精度增加的意义，测试精度的下降除了模型是过拟合的。当达到最大测试精度时，我是否应该停止训练模型并使用经过训练的参
浏览 0提问于2018-09-07得票数 0
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在回归的目标中，训练错误的总体要点是什么(即，作出预测)？
你可能会说，“嗯，你看，训练错误可以帮助你确定哪种复杂的模型是最好的。”
对此，有些人会说，“不，你不能。低训练误差可能只是意味着你的模型符合你正在训练模型的任何数据，A.K.A超拟合。”
如果训练误差不是一个很好的性能预测指标，那么计算它有什么意义呢？
特别是当我们说，去他妈的训练错误，只是使用验证错误..。
我们什么时候会使用训练错误？
较低的训练误差可能是过度拟合的表现。这是唯一的用途吗？
浏览 3提问于2016-08-08得票数 5
1回答
我有两个问题，如果可能的话，我想确定(问题加粗)：
我最近已经理解(我希望)随机森林分类算法，并尝试使用Python上的sklearn在从卫星图像派生的相当大的像素数据集(特征是不同的波段，标签是我自己概述的特定特征，即植被、云等)上应用它。然后，我想了解模型是否遇到了方差问题，所以我首先想到的是比较训练和测试数据。
这就是让我感到困惑的地方--据我所知，有许多不同的帖子是关于：
How CV误差与OOB误差相比，随机森林分类器的训练误差几乎总是0(即根据训练数据拟合我的模型并用它对同一组训练数据进行预测)--不管树深是怎样的。
关于第2点，我似乎永远无法比较我的训练和测试错误，因为前者总是很
浏览 8提问于2022-01-24得票数 0
我正在使用GradientBoostingRegressor解决一个时间序列预测问题，我认为我看到了明显的过度拟合，这可以从训练的RMSE明显优于预测这一点来证明。为了检查这一点，我尝试使用sklearn.model_selection.cross_validate，但是我在理解结果时遇到了问题。
首先，我通过拟合所有的训练数据来计算RMSE，然后用拟合模型“预测”训练数据输出，并与训练输出(与我用来拟合的相同)进行比较。我观察到的RMSE与预测值的数量级相同，更重要的是，当我将预测结果提交给Kaggle时，RMSE与RMSE大致相同(尽管后者较低，反映了过度拟合)。
其次，我使用相同的培训数
浏览 16提问于2019-12-08得票数 0
1回答
我想确认我对glmnet包中的简历程序的理解，以向我的论文评审者解释它。如果有人能补充资料以进一步澄清答案，我将不胜感激。
具体来说，我有一个二进制分类问题，有29个输入变量和106行。我没有分成训练/测试数据(以及进一步减少训练数据)，而是选择拉索，通过交叉验证选择lambda，作为最小化过度拟合的手段。在使用cv.glmnet对模型进行训练之后，我在相同的数据集上测试了它的分类精度(引导x 10000作为错误间隔)。我承认，在这种情况下不可能消除过度拟合，但交叉验证所选择的惩罚术语lasso将减少其影响。
我对评论员(和我一样是一位医生)解释cv.glmnet是如何做到这一点的：
在每一
浏览 0提问于2017-12-21得票数 1
2回答
当使用不平衡的数据集(例如，欺诈检测)执行分类(例如，逻辑回归)时，是最好在过度采样少数类之前对特征进行缩放/zscore/标准化，还是在缩放特征之前平衡类？
其次，这些步骤的顺序是否会影响最终如何解释特性(当使用所有数据scaled+balanced来训练最终模型时)？
下面是一个例子：
标度第一：
将数据分割成列车/测试折叠
使用所有培训(不平衡)数据计算平均值/std；使用这些计算来缩放培训数据
对培训数据中的少数族裔类进行过抽样(例如，使用SMOTE)
训练数据拟合logistic回归模型
使用平均值/std计算来缩放测试数据
用不平衡的测试数据预测类；评估ac
浏览 0提问于2018-01-21得票数 7
1回答
我是一个学生，目前试图创建一个分类模型，但我有困难理解一个奇怪的过度拟合问题。
一个大约有30000个条目，30个特征的数据集。数据按输入日期进行排序。我把我的数据分成80%的训练和20%的测试。使用随机森林进行训练，训练准确率为98%左右，测试准确率约为71%。当去除3个具体参数时，过拟合消失，训练精度达到73%，测试准确率达到68%。这意味着这三个参数导致了大量的过度拟合。当我洗牌数据时，奇怪的事情就发生了。在这30种参数下，训练精度保持在98%，测试精度达到92%。对我来说，这三个特性值在数据的最后一个月左右意外地发生了变化(数据是按日期排序的，然后再洗牌)，然后对它们进行洗牌，给模型提
浏览 0提问于2019-07-25得票数 4
我的问题是，我获得了一个结果非常好的模型(训练和交叉验证)，但当我再次测试它(使用不同的数据集)时，出现了很差的结果。
我得到了一个经过训练和交叉验证测试的模型。该模型展示了AUC=0.933、TPR=0.90和FPR=0.04
我猜在看图片时不存在过度拟合，对应于学习曲线(误差)、学习曲线(分数)和偏差曲线：
问题是，当我使用不同的测试数据集测试这个模型时，我得到的结果很差，与我之前的结果AUC=0.52、TPR=0.165和FPR=0.105没有任何关系
我使用梯度提升分类器来训练我的模型，使用learning_rate=0.01，max_depth=12，max_featu
浏览 4提问于2015-08-24得票数 1
1回答
我有一个包含3961个不同行和32列的训练数据，我希望将其适合随机森林和梯度提升模型。在训练时，我需要微调模型的超参数，以获得尽可能好的AUC。为此，我使用Scipy中描述的盆地跳跃算法最小化数量1-AUC(Y_real，Y_pred)；因此我的训练和内部验证子样本是相同的。
当优化完成后，我得到了随机森林的AUC=0.994，而对于梯度提升我得到了AUC=1。我是不是对这些模型过度拟合了？我怎么知道在训练过程中什么时候发生了过拟合？
浏览 10提问于2021-01-20得票数 0
2回答
是否将噪声添加到输出数据中作为正则化技术，以避免对训练数据进行过度拟合？
它如何减少泛化误差并帮助正则化，因为据我所知，正则化与我们的模型的复杂性直接相关。
它与经过训练的模型的复杂性有什么关系？
浏览 6提问于2019-12-29得票数 1
考试成绩、训练成绩和验证成绩的解释？他们到底告诉了我们什么？
交叉测试分数、验证分数和测试分数之间有什么可接受的差别？
如果考试成绩和训练成绩相差很小，那么这是一个很好的模型/适合吗？
是否根据测试成绩、训练成绩和验证成绩进行过度拟合和不足拟合？
如果我们需要更多的数据(观察)，它们之间的分数或差异是否能告诉我们？
浏览 0提问于2020-03-22得票数 5
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在处理这些条款时，我总是迷失方向。特别是关于这种关系的问题，如低拟合-高偏差(低方差)或过拟合-高方差(低偏差)。以下是我的论点：
来自维基：
在统计中，**过度拟合是“产生一种分析，该分析与某一特定数据集过于密切或准确地对应，因此可能无法拟合额外的数据或可靠地预测未来的观测”。1--过度拟合模型是一种统计模型，包含比数据更多的参数。2的本质是在不知情的情况下提取一些剩余的变化(即噪声)，就好像这种变化代表了底层的模型结构一样。3.：45次拟合发生在统计模型不能充分捕捉到数据的底层结构时。未拟合的模型是一个模型，其中一些参数或术语会出现在一个正确指定的模型中。2。
基于这一定义，拟合不足和过度
浏览 0提问于2021-08-15得票数 1
1回答
我正在研究CNN的一个分类问题：
使用CNN将音频情绪分为6类(愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、中立)。我使用的是EMODB数据集，输入特征是傅立叶变换256*36。我的CNN网络有3-4个卷积层，每个卷积层都有最大容量池，外加一个完全连接的层。但学习曲线显示，训练和验证损失之间存在很大差距，这表明存在严重的过拟合。我能得到的最好的验证准确率总是在75%到80%之间。
这里的是我的学习曲线之一。黑色和蓝色分别表示训练精度和损失。另外两个用于验证准确性和损失。即使训练损失为0，验证结果也不会再提高。
我尝试增加我的数据集，将50%的dropout添加到fc层，将l2正则化添加到fc层，并使用学习率
浏览 20提问于2016-06-29得票数 1
我正在学习如何使用Azure ML Studio执行机器学习。目前，我只尝试过使用Python进行机器学习。 我使用Azure ML和Python运行了相同的机器学习项目，以查看每个产品的结果与均方根误差(RMSE)有多接近。到目前为止，Azure ML和Python的RMSE有很大不同。 我不明白为什么RMSE离得这么远。我能想到的唯一原因是因为Python在训练数据上‘拟合’模型的方式。Python使用以下代码来拟合训练数据 lr = LinearRegression(labelCol='xxxx')
lrModel = lr.fit(train_data) 然而，我不知
浏览 17提问于2019-12-28得票数 0
2回答
良好的训练，测试和验证的准确性，但奇怪的历史准确性的模型行为:这是我的模型的总结： ? 我执行了执行和预测任务，得到了下一个混淆矩阵： ? 而准确率行为紧随其后： ? 我不能理解这是过拟合还是欠拟合，还是正常行为？ 添加损失图以在下一篇文章中阐明更多内容 ? 提前感谢您的任何有用的信息和帮助！
浏览 90提问于2020-08-11得票数 1
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我有一个6维的训练数据集，其中有一个完美的数字属性，它以这种方式分隔所有训练示例:如果为TIME<200，则该示例属于class1，如果为TIME>=200，则该示例属于class2。J48创建了一个只有一个级别的树，并且这个属性是唯一的节点。
然而，测试数据集并不遵循这一假设，所有的示例都被错误分类。我很难弄清楚这个案子是不是太合适了。我要说的不是数据集那么简单，但据我所知，过拟合的定义意味着对训练数据的高度拟合，这就是我所拥有的。有什么帮助吗？
浏览 2提问于2016-05-03得票数 0
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利用Matlab lsqcurvefit对非线性系统中的数据进行拟合，估计模型参数。
在这种拟合中，拟合在很大程度上取决于我对lsqcurvefit的最初猜测。
例如，如果我使用x0=5作为初始猜测，我将得到剩余范数为30，其中，如果我选择x0=5.2，则得到一个剩余范数为1.5。
1)剩余范数(resnorm)在Matlab中代表什么？这是平方误差之和吗？是否有一种方法可以决定resnorm的值范围是可接受的。
( 2)当合适与否在很大程度上取决于最初的猜测时，是否有办法解决这些问题？我怎么知道是否可以从不同的最初猜测中得到更好的匹配呢？
( 3)在使用lsqcurvefit时，是否需要检查
浏览 0提问于2018-04-10得票数 1
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模型中的过拟合问题
、、、
鉴于汽车的特点，我正在做一个预测汽车价格的项目。我收集了13000多个例子。在清理和操作数据之后，我留下了11000多个例子，我使用了汽车的12个功能，比如里程、年份、品牌和所有其他重要的东西。在模型选择之后，我决定使用随机森林来预测模型。有几个问题让我很感兴趣：
( 1)在整定模型时，我在测试集上所能得到的最佳结果是平均绝对误差大于2200。R_2评分为0.92，训练集误差为900-1000.R_2的分数是0.98，我无法消除这种过度拟合，如果是，我认为它是什么。我试着用不同的参数来搜索套袋，森林，甚至是增强(我知道它减少了偏差，而不是方差，但我非常绝望)，但是测试误差和最佳参数的训练误差总
浏览 0提问于2018-06-11得票数 1
增加训练数据的大小是否有助于减少过拟合？或者建议使用Tensorflow中的ImageDataGenerator进行图像增强(数据预处理)，以倾斜或旋转图像以减少过拟合？哪种方法更好地减少过拟合?？
浏览 27提问于2019-09-15得票数 1
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我有一个关于rpart和overfitting的问题。我的目标只是在预测上做得好。我的数据集很大，几乎有20000个点。使用这些点中的大约2.5%作为训练，我得到了大约50%的预测误差。但是使用97.5%的数据作为训练，我得到了大约30%。由于我使用了如此多的数据进行训练，我想可能存在过度拟合的风险。
我用随机训练/测试数据+修剪树1000次，如果我理解正确的话，这是某种交叉验证，我得到了非常稳定的结果(相同的预测误差和变量的重要性)。
即使我已经运行了1000次，并且预测误差是稳定的，过拟合仍然是一个问题吗？
我还有一个关于我的解释变量之间的相关性的问题。这在CART中会有问题吗(就像回归一
浏览 0提问于2018-01-10得票数 0
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我有自己的图像数据集，并使用Mask-R-CNN进行训练。在这里，您可以将数据集分为训练、验证和测试。 我想知道验证和测试之间的区别。我知道，验证通常用于在每个时期之后查看NN的质量。在此基础上，你可以看到神经网络有多好，以及是否发生了过拟合。但我想知道神经网络是否基于验证集进行学习。 基于训练集，神经网络在每幅图像之后学习，并调整每个神经元以减少损失。在神经网络完成学习后，我们使用测试集来查看我们的神经网络对于新的未见过的图像有多好。 但是在基于验证集的Mask-R-CNN中到底发生了什么？验证集是否仅用于查看结果？或者会根据验证结果调整一些参数，以避免过度拟合？即使是这种情况，验证集对参
浏览 68提问于2019-04-16得票数 0
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改进线性回归模型的技巧
、、、
我刚刚在包含7个自变量和1个目标变量的数据集上运行了一个线性回归模型。下面是R平方和MSE值。
训练集的均方误差: 36530921.0123
训练集的$R^2$值: 0.7477
有人能给我一些建议来提高这个型号的效率吗？
编辑:我刚刚实现了同样的问题，使用线性回归和归一化的特性。我得到了以下输出:训练集的均方误差: 5.468490570335696e-10训练集的R2值: 0.9275088299658416训练集的均方误差: 4.111793316375822e-10训练集的R2值: 0.9342888671422529。
那么，我们能考虑标准化数据集以获得更好的准确性吗？
浏览 0提问于2018-04-18得票数 3
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我有点困惑，因为我正在训练一个模型，这个模型在训练数据上产生大约88%的CV分数，而在我提交测试数据后，相同的模型在测试数据上表现不佳(分数为0.75)。这12个点的精度下降不可能都是由于过度拟合，不是吗？有什么想法吗？你在你的模型/提交中遇到过这样的差距吗？ 有关模型和结果，请参阅所附图像。 ### xgb_clf = XGBClassifier(n_estimators=87, learning_rate=0.05,max_depth = 10,
colsample_bytree =0.8 , n_jobs=-1 , random_state = 7,
scale_pos_weight
浏览 25提问于2020-12-12得票数 0
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我正在构建另一个XGBoost模型，我真的在努力避免过度适应这些数据。我将数据分割成火车和测试集，并根据测试集错误将模型与早期停止相匹配，从而造成以下损失：
📷
我想说，这是一个非常标准的图形，像XGBoost这样的增强算法。我的推理是，我感兴趣的主要是测试集的性能，直到XGBoost在600年代左右停止训练，因为早期停止测试集损失仍然在减少。另一方面，过度拟合有时被定义为火车误差比测试误差减小得更快的情况，而这正是这里发生的情况。但我的直觉是，基于决策树的技术总是挖掘训练数据(例如，随机森林中的树会故意超出训练集，这是一种减少方差的套袋作用)。我相信梯度增强技术也是众所周知的，从钻下训练数据
浏览 0提问于2020-08-19得票数 1
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我有一个神经网络模型，到目前为止，我正在运行训练集，计算误差，调整权重。
据我所知，在对每个培训集示例执行此操作之后，我需要从验证集向前运行一个示例并计算错误。当验证集错误停止下降，但训练集错误仍在减少时，就应该停止了，因为过度拟合开始发生。停止后，我们使用测试集来计算我们的网络中有多少错误。
到目前为止，如果有任何错误，请纠正我。
我的问题是，我们比较的错误是什么？我们只是比较输出层的误差吗？还是我们比较了每个节点的错误？如果是这样的话，我们如何准确地定义网络的总体错误，仅仅是总结所有的错误？
浏览 2提问于2014-05-20得票数 2
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为什么分层不能提高拟合
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引言
分层是指您根据分类特征(例如，在对疾病进行分类时，一个分类器用于男性和一个分类器用于女性)训练每个数据子集的模型。
预期训练错误
我希望分层总是会改善训练误差(也就是拟合)，因为我实际上引入了双自由度(如果参数的数量现在是X，那么这个数字可能是2X)。另一种看待它的方式是我增加了假设空间。
观察到的训练误差
然而，当我测试我的性能(使用Matlab的TreeBagger作为基础学习器)时，与不使用分层的情况相比，当我使用分层时，我实际上得到了更差的训练错误性能。
有没有人能解释一下这个现象？
谢谢，哈南
浏览 2提问于2015-02-12得票数 2
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