欠拟合与过拟合

westudy365

机器学习中的泛化，泛化即是，模型学习到的概念在它处于学习的过程中时模型没有遇见过的样本时候的表现。在机器学习领域中，当我们讨论一个机器学习模型学习和泛化的好坏时，我们通常使用术语：过拟合和欠拟合。我们知道模型训练和测试的时候有两套数据，训练集和测试集。在对训练数据进行拟合时，需要照顾到每个点，而其中有一些噪点，当某个模型过度的学习训练数据中的细节和噪音，以至于模型在新的数据上表现很差，这样的话模型容易复杂，拟合程度较高，造成过拟合。而相反如果值描绘了一部分数据那么模型复杂度过于简单，欠拟合指的是模型在训练和预测时表现都不好的情况，称为欠拟合。