欠擬合

欠擬合是指機器學習模型無法完全擬合數(shù)據(jù)集中的復(fù)雜模式，導(dǎo)致模型表現(xiàn)較差的現(xiàn)象。

1.欠擬合是什么意思

欠擬合可以理解為模型容量不足，無法準確預(yù)測數(shù)據(jù)集中的細節(jié)和復(fù)雜關(guān)系。在訓練期間，模型可能只能捕獲數(shù)據(jù)的一小部分模式，而未能充分利用數(shù)據(jù)的許多特征。

2.欠擬合的原因及解決辦法

欠擬合的主要原因包括：

1. 模型過于簡單或不夠復(fù)雜；
2. 數(shù)據(jù)集太小或噪音過多；
3. 特征提取不正確。

一些解決欠擬合的方法包括：

1. 增加模型的復(fù)雜度，例如增加層數(shù)或參數(shù)數(shù)量；
2. 增加數(shù)據(jù)量或減少噪音；
3. 提高特征選擇的準確性。

應(yīng)該注意的是，如果過度解決欠擬合問題，可能會導(dǎo)致過度擬合。