欠拟合解决方法

⑴ 为什么会产生过拟合，有哪些方法可以预防或克服过拟合

首先欠拟合、过拟合没有明确的定义分界 明显的未充分利用数据，拟合结果不符合预期，甚至不能有效拟合训练集，我们可以认为欠拟合 考虑过多，超出自变量的一般含义维度，过多考虑噪声，会造成过拟合 可以认为预测准确率、召回率都比理论上最佳拟。

⑵ 神经网络,什么过拟合,什么是欠拟合

欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。而过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。

考虑过多，超出自变量的一般含义维度，过多考虑噪声，会造成过拟合。

可以认为预测准确率、召回率都比理论上最佳拟合函数低很多，则为欠拟合。

简介

人工神经网络按其模型结构大体可以分为前馈型网络（也称为多层感知机网络）和反馈型网络（也称为Hopfield网络）两大类，前者在数学上可以看作是一类大规模的非线性映射系统，后者则是一类大规模的非线性动力学系统。

按照学习方式，人工神经网络又可分为有监督学习、非监督和半监督学习三类；按工作方式则可分为确定性和随机性两类；按时间特性还可分为连续型或离散型两类，等等。

⑶ bp神经网络训练样本增加很多，但是隐含层节点数还是不变会不会欠拟合，或者过拟合求大神告知！

学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在n>>a 情况下 ， 网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大。而且，a大了的话训练时间必然会变长。 
换一种说法，将你的数据集看成一个固定值， 那么样本集与测试集 也可以按照某种规格确定下来如7：3 所以如何看待 样本集的多少与训练结果呢？ 或者说怎么使你的网络更加稳定，更加符合你的所需 。

我尝试从之前的一个例子中看下区别

如何用70行Java代码实现深度神经网络算法

作者其实是实现了一个BP神经网络 ，不多说，看最后的例子

一个运用神经网络的例子 
最后我们找个简单例子来看看神经网络神奇的效果。为了方便观察数据分布，我们选用一个二维坐标的数据，下面共有4个数据，方块代表数据的类型为1，三角代表数据的类型为0，可以看到属于方块类型的数据有（1，2）和（2，1），属于三角类型的数据有（1，1），（2，2），现在问题是需要在平面上将4个数据分成1和0两类，并以此来预测新的数据的类型。


图片描述

我们可以运用逻辑回归算法来解决上面的分类问题，但是逻辑回归得到一个线性的直线做为分界线，可以看到上面的红线无论怎么摆放，总是有一个样本被错误地划分到不同类型中，所以对于上面的数据，仅仅一条直线不能很正确地划分他们的分类，如果我们运用神经网络算法，可以得到下图的分类效果，相当于多条直线求并集来划分空间，这样准确性更高。 

图片描述

简单粗暴，用作者的代码运行后 训练5000次 。根据训练结果来预测一条新数据的分类（3,1）



预测值 （3,1）的结果跟（1,2）（2,1）属于一类 属于正方形

这时如果我们去掉 2个样本，则样本输入变成如下

//设置样本数据，对应上面的4个二维坐标数据 double[][] data = new double[][]{{1,2},{2,2}}; //设置目标数据，对应4个坐标数据的分类 double[][] target = new double[][]{{1,0},{0,1}};

1

2

3

⑷ 模型处于欠拟合 应该增加数据集吗

对于一个监督学习模型来说， 过小的特征集合使得模型过于简单，过大的特征集合使得模型过于复杂 。
对于特征集过小的情况，称之为 欠拟合（ underfitting ）
对于特征集过大的情况，称之为 过拟合（ overfitting ）

⑸ 深度学习训练的时候为什么没有出现欠拟合

这个谁跟你说的.. 没有训练好就是欠拟合啊，但是这个是可以通过迭代次数来解决的， 所以不与讨论。 真正要小心的是过拟合

⑹ 用什么方法可以判断出现了欠拟合和过拟合

欠拟合和过拟合没有明确的定义分界。

明显的未充分利用数据，拟合结果不符合预期，甚至不能有效拟合训练集，我们可以认为欠拟合。

考虑过多，超出自变量的一般含义维度，过多考虑噪声，会造成过拟合。

可以认为预测准确率、召回率都比理论上最佳拟合函数低很多，则为欠拟合。

训练集预测效果好，测试集预测效果差，则为过拟合。

⑺ 一个svm存在欠拟合问题，下面怎么做能提高模型的性能

1增加训练样本量
2增大惩罚系数C

⑻ 函数模型已知，matlab拟合效果不好，参数初值选取困难，求高手解决啊。。。

曲线拟合一般是多项式函数拟合，这个函数非线性程度极高，而且和多项式函数差别太大，是很难拟合的。实际上你要解决的应该是参数估计问题，而非拟合问题。这个明显是一个最小二乘估计问题。如果你就是用的最小二乘估计的话，问题可能出在两个地方：1、如果数据点含有非高斯白噪声分布的干扰，那么从理论上它就不是无偏估计和一致估计，也就是说就算理论上讲它的效果都非常差。2、估计未工作在适应状态，样本点信息不够欠拟合或者过多导致了过拟合，试着减少一些点或者补进来一些点。
要是做题的话题目怎么要求你就怎么做可以了，不用管效果好坏。要是处理一个实际的问题的话，你可以考虑用一些优化算法。比如确实含有某些干扰，可以用一些联合算法，也可以用递归，遗传算法等改良回归器本身。