
前面小编给大家简单介绍过拟合和欠拟合时,提到了一个概念:学习曲线,我们通过学习曲线能够很清晰的判别出模型现在说出的状态是欠拟合还是过拟合,下面小编具体整理了学习曲线的相关内容,希望对大家有所帮助。
学习曲线(learning curve)是不同训练集大小,模型在训练集和验证集上的得分变化曲线。横坐标为·样本数,纵坐标为训练和交叉验证集上的得分(如准确率)。
模型在新数据上的表现如何,都能清晰地在展现在学习去线上,我们也能通过这些表现,进而判断模型是否方差偏高或者偏差过高,以及增大训练集是否可以减小过拟合。
如图所示:
(1)当训练集和测试集的误差收敛但却很高时,为高偏差。
左上图中训练集和验证集上的曲线能够收敛,但偏差很高,训练集和验证集上准确率相差很大,却都很差。这种情况下模型对已知数据和未知数据都不能进行准确的预测,很可能是欠拟合。
方法:
增加模型参数,采用更复杂的模型,减小正则项。
注意:此时通过增加数据量是不起作用的。
(2)当训练集和测试集上误差之间有大的差距时,为高方差。
当训练集的准确率比其他独立数据集上的测试结果的准确率要高时,一般都是过拟合。
右上图中,训练集和验证集的准确率差距很大,这种情况下,模型能够很好的拟合已知数据,但是泛化能力不足,属于高方差,很可能是过拟合。
方法:
增大训练集,降低模型复杂度,增大正则项,或者通过特征选择减少特征数。
(3)右下方图,也是最理想情况:找到偏差和方差都很小的状态,就是收敛而且误差较小。
学习曲线的具体操作:
len(X_train) 个训练样本,训练出 len(X_train) 个模型,第一次使用一个样本训练出第一个模型,第二次使用两个样本训练出第二个模型,… ,第 len(X_train) 次使用 len(X_train) 个样本训练出最后一个模型;
每个模型对于训练这个模型所使用的部分训练数据集的预测值:y_train_predict = 模型.predict(X_train[ : i ]);
每个模型对于训练这个模型所使用的部分训练数据集的均方误差:mean_squared_error(y_train[ : i ], y_train_predict);
每个模型对于整个测试数据集的预测值:y_test_predict = 模型.predict(X_test)
每个模型对于整个测试数据集的预测的均方误差:mean_squared_error(y_test, y_test_predict);
绘制每次训练模型所用的样本数量与该模型对应的部分训练数据集的均方误差的平方根的关系曲线:plt.plot([i for i in range(1. len(X_train)+1)],np.sqrt(train_score), label=“train”)
绘制每次训练模型所用的样本数量与该模型对应的测试数据集的预测的均方误差的关系曲线:plt.plot([i for i in range(1. len(X_train)+1)],np.sqrt(test_score), label=“test”)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业的核心资产,数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间,开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下,数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA(Certified Da ...
2025-07-02CDA 证书:银行招聘中的 “黄金通行证” 在金融科技飞速发展的当下,银行正加速向数字化、智能化转型,海量数据成为银行精准 ...
2025-07-02探索最优回归方程:数据背后的精准预测密码 在数据分析和统计学的广阔领域中,回归分析是揭示变量之间关系的重要工具,而回 ...
2025-07-02CDA 数据分析师报考条件全解析:开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域,CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域,挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26