模型拟合误差大,拟合误差平方和什么有关

模型拟合误差大,拟合误差平方和什么有关

一、过拟合的概念先回顾一下过拟合的概念：过拟合(over-fitting),指的是在机器学习，模型在训练样本中预测表现得过于优越，而在验证数据集以及测试数据集中表现其实，模型在训练集上的误差来源主要来自于偏差(和1比较),在测试集上误差来源主要来自于方差(和训练集比较)。上图表示，如果一个模型在训练集上正确率为80%,测试集上正确率为79%

1、模型的训练误差小，但测试误差较大；2、模型预测结果的方差较大，不稳定；3、模型出现异常的高估或低估情况；4、模型拟合训练数据时，参数值较大，且产生明显震数据本身可能导致这个问题模型设置可能也有问题数据量大小也有影响影响因素太多了我替别人做这类的数据分析蛮多的

谢邀。预测误差大。首先，看你的拟合值是否超出了模型所用样本的范围。外推预测不准很正常。其次，残差欠拟合：产生欠拟合的原因：因为模型不够复杂而无法捕捉数据基本关系，导致模型错误的表示数据。解决办法：1)添加其他特征项2)添加多项式特征例如将线性模型

模型的Error=Bias+Variance,Error反映的是整个模型的正确度，Bias反应的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，Variance反应的是模型每一次输出结果与模型输出这就降低了原来过拟合模型的泛化程度。这，就是正则项的作用。至于L1正则和L2正则的区别，在这个视角下去理解就会变得非常直观。因为L1正则是参数的一次项直接