欠擬合解決方法

⑴ 為什麼會產生過擬合，有哪些方法可以預防或克服過擬合

首先欠擬合、過擬合沒有明確的定義分界 明顯的未充分利用數據，擬合結果不符合預期，甚至不能有效擬合訓練集，我們可以認為欠擬合 考慮過多，超出自變數的一般含義維度，過多考慮雜訊，會造成過擬合 可以認為預測准確率、召回率都比理論上最佳擬。

⑵ 神經網路,什麼過擬合,什麼是欠擬合

欠擬合是指模型不能在訓練集上獲得足夠低的誤差。而過擬合是指訓練誤差和測試誤差之間的差距太大。

考慮過多，超出自變數的一般含義維度，過多考慮雜訊，會造成過擬合。

可以認為預測准確率、召回率都比理論上最佳擬合函數低很多，則為欠擬合。

簡介

人工神經網路按其模型結構大體可以分為前饋型網路（也稱為多層感知機網路）和反饋型網路（也稱為Hopfield網路）兩大類，前者在數學上可以看作是一類大規模的非線性映射系統，後者則是一類大規模的非線性動力學系統。

按照學習方式，人工神經網路又可分為有監督學習、非監督和半監督學習三類；按工作方式則可分為確定性和隨機性兩類；按時間特性還可分為連續型或離散型兩類，等等。

⑶ bp神經網路訓練樣本增加很多，但是隱含層節點數還是不變會不會欠擬合，或者過擬合求大神告知！

學習神經網路這段時間，有一個疑問，BP神經網路中訓練的次數指的網路的迭代次數，如果有a個樣本,每個樣本訓練次數n，則網路一共迭代an次，在n>>a 情況下 ， 網路在不停的調整權值，減小誤差，跟樣本數似乎關系不大。而且，a大了的話訓練時間必然會變長。 
換一種說法，將你的數據集看成一個固定值， 那麼樣本集與測試集 也可以按照某種規格確定下來如7：3 所以如何看待 樣本集的多少與訓練結果呢？ 或者說怎麼使你的網路更加穩定，更加符合你的所需 。

我嘗試從之前的一個例子中看下區別

如何用70行Java代碼實現深度神經網路演算法

作者其實是實現了一個BP神經網路 ，不多說，看最後的例子

一個運用神經網路的例子 
最後我們找個簡單例子來看看神經網路神奇的效果。為了方便觀察數據分布，我們選用一個二維坐標的數據，下面共有4個數據，方塊代表數據的類型為1，三角代表數據的類型為0，可以看到屬於方塊類型的數據有（1，2）和（2，1），屬於三角類型的數據有（1，1），（2，2），現在問題是需要在平面上將4個數據分成1和0兩類，並以此來預測新的數據的類型。


圖片描述

我們可以運用邏輯回歸演算法來解決上面的分類問題，但是邏輯回歸得到一個線性的直線做為分界線，可以看到上面的紅線無論怎麼擺放，總是有一個樣本被錯誤地劃分到不同類型中，所以對於上面的數據，僅僅一條直線不能很正確地劃分他們的分類，如果我們運用神經網路演算法，可以得到下圖的分類效果，相當於多條直線求並集來劃分空間，這樣准確性更高。 

圖片描述

簡單粗暴，用作者的代碼運行後 訓練5000次 。根據訓練結果來預測一條新數據的分類（3,1）



預測值 （3,1）的結果跟（1,2）（2,1）屬於一類 屬於正方形

這時如果我們去掉 2個樣本，則樣本輸入變成如下

//設置樣本數據，對應上面的4個二維坐標數據 double[][] data = new double[][]{{1,2},{2,2}}; //設置目標數據，對應4個坐標數據的分類 double[][] target = new double[][]{{1,0},{0,1}};

1

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⑷ 模型處於欠擬合 應該增加數據集嗎

對於一個監督學習模型來說， 過小的特徵集合使得模型過於簡單，過大的特徵集合使得模型過於復雜 。
對於特徵集過小的情況，稱之為 欠擬合（ underfitting ）
對於特徵集過大的情況，稱之為 過擬合（ overfitting ）

⑸ 深度學習訓練的時候為什麼沒有出現欠擬合

這個誰跟你說的.. 沒有訓練好就是欠擬合啊，但是這個是可以通過迭代次數來解決的， 所以不與討論。 真正要小心的是過擬合

⑹ 用什麼方法可以判斷出現了欠擬合和過擬合

欠擬合和過擬合沒有明確的定義分界。

明顯的未充分利用數據，擬合結果不符合預期，甚至不能有效擬合訓練集，我們可以認為欠擬合。

考慮過多，超出自變數的一般含義維度，過多考慮雜訊，會造成過擬合。

可以認為預測准確率、召回率都比理論上最佳擬合函數低很多，則為欠擬合。

訓練集預測效果好，測試集預測效果差，則為過擬合。

⑺ 一個svm存在欠擬合問題，下面怎麼做能提高模型的性能

1增加訓練樣本量
2增大懲罰系數C

⑻ 函數模型已知，matlab擬合效果不好，參數初值選取困難，求高手解決啊。。。

曲線擬合一般是多項式函數擬合，這個函數非線性程度極高，而且和多項式函數差別太大，是很難擬合的。實際上你要解決的應該是參數估計問題，而非擬合問題。這個明顯是一個最小二乘估計問題。如果你就是用的最小二乘估計的話，問題可能出在兩個地方：1、如果數據點含有非高斯白雜訊分布的干擾，那麼從理論上它就不是無偏估計和一致估計，也就是說就算理論上講它的效果都非常差。2、估計未工作在適應狀態，樣本點信息不夠欠擬合或者過多導致了過擬合，試著減少一些點或者補進來一些點。
要是做題的話題目怎麼要求你就怎麼做可以了，不用管效果好壞。要是處理一個實際的問題的話，你可以考慮用一些優化演算法。比如確實含有某些干擾，可以用一些聯合演算法，也可以用遞歸，遺傳演算法等改良回歸器本身。