欠拟合:模型不能在训练集上获得足够低的误差
欠拟合一般特点:低方差,高偏差;
导致过拟合原因:模型太简单
如何避免欠拟合:
1)添加其他特征项 : 有时候我们模型出现欠拟合的时候是因为特征项不够导致的
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 : 正则化的目的是用来防止过拟合的，但是现在模型出现了欠拟合，则需要减少正则化参数
4)使用集成方法 : 融合几个有差异的弱模型，使其成为一个强模型。
欠拟合:模型不能在训练集上获得足够低的误差
欠拟合一般特点:低方差,高偏差;
导致过拟合原因:模型太简单
如何避免欠拟合:
1)添加其他特征项 : 有时候我们模型出现欠拟合的时候是因为特征项不够导致的
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 : 正则化的目的是用来防止过拟合的，但是现在模型出现了欠拟合，则需要减少正则化参数
4)使用集成方法 : 融合几个有差异的弱模型，使其成为一个强模型。
一、概念 拟合，欠拟合，过拟合拟合：测试机数据对于模型的匹配度，趋于欠拟合和过拟合之间；欠拟合：学到的很少；过拟合...
欠拟合(Underfitting)和过拟合(Overfitting) 欠拟合：拟合函数与训练集误差较大过拟合：拟合...
过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 ...
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本文标题：欠拟合
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