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如何判定訓(xùn)練出的模型過擬合？

[問答題]
如何判定訓(xùn)練出的模型過擬合？
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編輯于 2015-02-06 14:24:43 回復(fù)(0)
樓上的回復(fù)很專業(yè)，在實際應(yīng)用中我們也可以通過觀察訓(xùn)練誤差很小，而預(yù)測誤差很大的模型通常過擬合
發(fā)表于 2015-08-21 08:29:47 回復(fù)(0)
可以通過驗證數(shù)據(jù)集的誤差來判斷。當訓(xùn)練誤差在持續(xù)降低的同時，判斷驗證誤差的走勢，如果訓(xùn)練誤差在降低，而驗證誤差卻開始回升，則判斷在驗證誤差回升的點處發(fā)生了過擬合，就需要執(zhí)行早停，即是提前停止訓(xùn)練過程。
發(fā)表于 2017-09-25 15:28:55 回復(fù)(0)
看你訓(xùn)練的模型的泛化能力，泛化能力差很有可能是因為overfitting
發(fā)表于 2017-03-14 21:59:16 回復(fù)(0)
可以通過觀察泛化誤差，泛化誤差比較大的一般是過擬合
發(fā)表于 2016-03-09 16:43:33 回復(fù)(0)
cross-validation, 如果testing set 的accuracy 遠低于 training set 就要考慮是不是over fitting了?
發(fā)表于 2016-02-10 16:14:49 回復(fù)(0)