吴恩达2022机器学习专项课程(一)8.1 过拟合

目录

  • 什么是过拟合?
  • 如何解决过拟合?
  • 什么是泛化?它跟过拟合有什么关系?
  • 过拟合案例
    • 线性回归
      • 线性回归的欠拟合
      • 线性回归较好的拟合
      • 线性回归的过拟合
    • 逻辑回归
      • 逻辑回归的欠拟合
      • 逻辑回归的较好的拟合
      • 逻辑回归的过拟合
  • 总结

什么是过拟合?

模型对训练集数据的拟合非常好,但它在新的、未见过的数据上的表现却较差。

如何解决过拟合?

正则化(后续课程会详细说明),它帮助你最小化出现过拟合的概率。

什么是泛化?它跟过拟合有什么关系?

泛化代表模型对训练集之外的数据的预测能力。给定一个训练集之外的x,如果模型能很好的预测,则代表泛化能力强,反之则代表泛化能力弱。模型过拟合,就会导致模型的泛化能力弱。

过拟合案例

线性回归和逻辑回归都可能存在过拟合问题。

线性回归

线性回归的欠拟合

此模型没有很好的拟合训练集数据,因此模型欠拟合,欠拟合又叫高偏差。在这里插入图片描述

线性回归较好的拟合

模型能较好的拟合训练集的数据,因此这个模型具备较好的泛化能力,是理想模型。
在这里插入图片描述

线性回归的过拟合

过拟合又叫高方差,此模型呈曲线完全拟合了所有的数据。此时注意粉色标记和虚线,模型如果预测面积更大的房价,可是该房价低于面积更小的房价,因此该模型过拟合,它对于新的数据的预测表现很差,泛化能力很弱。
在这里插入图片描述

逻辑回归

逻辑回归的欠拟合

此模型的决策边界没有很好区分训练集数据的类别。
在这里插入图片描述

逻辑回归的较好的拟合

此模型的决策边界较好的区分了不同类别的训练集数据。
在这里插入图片描述

逻辑回归的过拟合

此模型的决策边界完全区分了训练集的不同数据,产生了过拟合。
在这里插入图片描述

总结

过拟合是逻辑回归和线性回归都会存在的问题,它虽然能够完美的拟合数据,但也导致模型的泛化能力变弱,无法预测新数据。我们最终的目的是要找到一个既不欠拟合,也不过拟合的模型。

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