判断模型是否过拟合、欠拟合、数据问题？
怎么知道知道自己的模型是过拟合，欠拟合，数据问题？
1)学习曲线(learning curves)
2)交叉验证(corss-validation)
3)我们可以先通过训练集和测试集准确率的大小，直观的判断模型是否过拟合；当没有把握断定模型是否过拟合时，再借助学习曲线。
详细介绍请查看此 文章
一份可运行的学习曲线(learning curves) 1 2 3
过拟合是模型对训练集数据拟合能力太强，甚至将训练数据中的noise都学习进去了，造成了在测试集上预测能力差的情况。
出现过拟合的原因
·训练数据量级小于模型的复杂度；
·训练集和测试集特征分布不一致；
·样本里的噪声数据过大，大到模型过分记住了噪声特征，反而忽略了真实的输入输出的关系；
·权值学习迭代次数足够多(overtraining)
过拟合，克服思路
1·利用dropout
2·利用L2/L1 regularization
torch.optim集成了很多优化器，如SGD，Adadelta，Adam，Adagrad，RMSprop等，这些优化器中有一个参数weight_decay，用于指定权值衰减率，相当于L2正则化中的λ参数。L2正则化：
缺点：torch.optim的优化器只能实现L2正则化，不能实现L1正则化。
3·调小batch_size
4·搜集更多数据
5·对神经元归一化BatchNorm
pytorch中BatchNorm有BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3d三种，根据具体数据选择不同的BatchNorm，BatchNorm层的使用与普通的层使用方法类似。
参考文章：
【1】 sklearn模型调优(判断是否过拟合及选择参数)
【2】 过拟合(出现的原因4种、解决方案6种)
【3】 深度学习过拟合解决方案（pytorch相关方案实现）
【4】 欠拟合、过拟合及其解决方法
判断模型是否过拟合、欠拟合、数据问题?
3)我们可以先通过训练集和测试集准确率的大小，直观的判断模型是否过拟合；当没有把握断定模型是否过拟合时，再借助学习曲线。详细介绍请查看此 文章 一份可运行的学习曲线(learning curves) 1 2 3 过拟合是模型对训练集数据拟合能力太强，甚至将训练数据中的noise都学习进去了，造成了在测试...
什么是「过拟合」,如何判断,常见的原因是什么?
从标准定义来说，过拟合是指，给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。判断方法是，模型在验证集合上和训练集合上表现都很好，而在测试集合上变现很差。常见原因主...
机器学习模型的过拟合与欠拟合
欠拟合表现为模型无法有效捕捉数据模式，预测效果差，可能源于训练样本不足；正常拟合则是模型学习良好，泛化能力强，预测误差小，适用于新数据；过拟合则表现为模型过度拟合训练数据，对新数据预测能力弱，表现为训练误差小但测试误差大。要直观理解，可以通过分类问题的分界面图（图1）和回归问题的预测效果...
如何判定训练出的模型过拟合
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
过拟合的表现为
一般都是依靠模型在训练集和验证集上的表现有一个大体的判断就行了。如果要有一个具体的方法，可以参考机器学中，学习曲线来判断模型是否过拟合。也就是看训练集合验证集随着样本数量的增加，他们之间的差值变化。如果训练集和测试集的准确率都很低，那么说明模型欠拟合；如果训练集的准确率接近于1而验证...
stata的logistic回归如何做残差列
1.运行 logistic 回归模型。2. 检查模型是否过拟合，可以进行 t 检验或使用模型诊断指标。3. 如果模型过拟合，则可以考虑进行欠拟合处理，如增加样本量或使用正则化。4. 进行残差分析，检查残差是否符合正态分布，可以使用可视化工具如图形残差图或残差分布图。5. 如果残差不符合正态分布，则可以考虑进行...
一文深层解决模型过拟合
过拟合，如同一个过度学习的舞者，沉醉于训练数据的细节，却在新场景中步履维艰。评估它的双刃剑是训练误差与测试误差的差距。如何跳出这个陷阱？首要策略是数据的增补与优化，尽管这可能受到资源限制，但数据的质量和多样性是抑制过拟合的关键。增加数据量，如同为模型提供更广阔的视野，而提高数据质量，...
预测类问题必做哪种检验
偏差检验用于检查预测模型是否符合预期。它可以帮助我们判断模型是否过度拟合训练数据，从而避免“过拟合”现象。常用的偏差检验方法包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）等。2. 精度检验：精度检验用于评估预测模型的准确性。它可以帮助我们了解模型在未见过的数据上的表现，从而确定...
验证集和测试集区别
作用不同、使用阶段不同等区别。1、作用不同：验证集和测试集的作用不同。验证集用于调整模型的超参数，如网络结构、节点数、学习率、迭代次数等，还可以用来判断模型是否过拟合，以便在模型泛化性能变差之前及时停止训练。测试集是用于最终评估模型的性能和泛化能力，对模型进行最终的打分和排名。验证集多...
训练集和验证集对比后可以证明不是过拟合吗
训练集和验证集对比后可以证明不是过拟合。训练集和验证集的性能对比：若有分离的训练集和验证集，可以通过比较模型在训练集和验证集上的性能来判断是否过拟合。若模型在训练集上表现很好，但在验证集上性能较差，可能存在过拟合现象。反之不存在过拟合现象。训练集:用于模型拟合的数据样本，即用于训练的...
鄂勇冻干： 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. 通过调整模型的容量(capacity),我们可以控制模型是否偏向于过拟合或者欠拟合.通俗地,模型的容量是指其拟合各种函数的能力.容量低的模型可能很难拟合训练集.容量高的模型可能会过拟合,因为记住了不适用于测试集的训练集性质.
华阴市17767255380： 如何判断卷积神经网络是否过拟合 - ？
鄂勇冻干： 原则上R Square 值越高(越接近1),拟合性越好,自变量对因变量的解释越充分.但最重要的是看sig值,小于0.05,达到显著水平才有意义.可以看回你spss的结果,对应regression 的sig值如果是小于0.05的,就可以了.
华阴市17767255380： 神经网络欠拟合是不是每次输出结果都一样,称为欠拟合,都准确无误称为过拟合? - ？
鄂勇冻干： 不是的.神经网络训练有训练集和测试集,一般数据比为7:3或8:2.训练集用于生成神经网络的逻辑,测试集用于验证神经网络的正确性.如果训练集的准确率很高,而测试集很低,说明训练集模拟出的逻辑仅对训练集适用,而和实际差异很大,这种现象称为过拟合.如果训练集和测试集准确率都很低,说明由于数据本身原因,或神经网络的不良特性,导致神经网络无法符合实际逻辑,这种现象称为欠拟合.
华阴市17767255380： 如何分析回归模型的拟合度和显著性 - ？
鄂勇冻干： 模型的拟合度是用R和R方来表示的,一般大于0.4就可以了;自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的,如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著,小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了.如果没有给出系数表,...
华阴市17767255380： 什么是机器学习的过拟合和欠拟合 - ？
鄂勇冻干： 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 )
华阴市17767255380： 什么是＂过拟合＂ - ？
鄂勇冻干： 过拟合:为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合.想像某种学习算法产生了一个过拟合的分类器,这个分类器能够百分之百的正确分类样本数据(即再拿样本中的文档来给它,它绝对不会分错),但也就为了能够对样本完全正确的分类,使得它的构造如此精细复杂,规则如此严格,以至于任何与样本数据稍有不同的文档它全都认为不属于这个类别!
华阴市17767255380： 为什么会产生过拟合,有哪些方法可以预防或克服过拟合 - ？
鄂勇冻干： 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.
华阴市17767255380： 有很多数据时,当一些数据不符合拟合的模型,可以把这些数据当做异常值吗 - ？
鄂勇冻干： 要拟合的话,必须首先确定模型.这个模型是根据经验得到的.一般的来说,模型阶数越高,拟合效果越好,但是也不能过高,因为若模型过高的话,将噪声也拟合了.对于新的数据,预测效果反而会差,这就是说的'overfitting' 问题.模型的优劣性,Akaike information criterion (AIC),或者Bayesian information criterion (BIC),这两个评价标准基本上,是在拟合误差,和模型的阶数之间做的一个平衡.简单的来说,如果一个模型阶数很低,并且拟合误差低,则最好;模型阶数高,拟合误差大,最差.其余的,可以以单位阶数所带来的拟合误差的降低作为参考标准.
华阴市17767255380： 数据挖掘中的“过度拟合”是什么意思？
鄂勇冻干： 在数据挖掘中一般你通过一定量打过标签的训练数据来训练模型,然后再使用训练的模型对测试数据进行预测.但是,训练数据不可能涵盖所有的样例,假设你要做的是预测房价,模型是一条曲线,如果你的这条曲线非常完美的通过了训练数据中所有的点,那么你的模型很有可能就是过拟合状态的,就是对训练数据来说过于完美而偏离了真实的曲线,从而导致预测不准.
