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上传时间: 2021-01-20
详细说明：过拟合和欠拟合
训练误差和泛化误差
训练误差，模型在训练集合上表现的误差。
泛化误差 ，模型在任意一个数据集上表现出来的误差的期望。
过拟合，模型训练误差远小于在测试集上的误差。
欠拟合 ，模型无法在训练集上得到较低的训练误差。
如何判断过拟合和欠拟合
现在常用的判断方法是从训练集中随机选一部分作为一个验证集，采用K折交叉验证的方式。把原始训练数据集分割成K个不重合的子数据集，然后我们做K次模型训练和验证。每一次，我们使用一个子数据集验证模型，并使用其他K-1个子数据集来训练模型。在这K次训练和验证中，每次用来验证模型的子数据集都不同。最后，我们对这K次训练误差和验证误差分别求平均。
主要的因
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