过度拟合的原因
行业前瞻 / 2024-09-07
过度拟合是机器学习中的一个重要问题。当模型过于复杂,或者训练数据过少时,就容易出现过度拟合的情况。过度拟合会导致模型在训练数据上表现很好,但在测试数据上表现很差。本文将从随机12-20个方面对过度拟合的原因做详细阐述,希望能够帮助读者更好地理解这一问题。 1. 训练数据量不足 训练数据量不足是导致过度拟合的主要原因之一。当训练数据量太少时,模型很难学习到数据的真正特征,而是会过度关注训练数据中的噪声。这样训练出来的模型会在训练数据上表现很好,但在测试数据上表现很差。为了解决这个问题,可以增加训