热线电话：13121318867

登录
首页精彩阅读机器学习-回归模型-欠拟合和过拟合
机器学习-回归模型-欠拟合和过拟合
2017-03-20
收藏

机器学习-回归模型-欠拟合和过拟合

1. 什么是欠拟合和过拟合

先看三张图片，这三张图片是线性回归模型 拟合的函数和训练集的关系

第一张图片拟合的函数和训练集误差较大，我们称这种情况为 欠拟合

第二张图片拟合的函数和训练集误差较小，我们称这种情况为 合适拟合

第三张图片拟合的函数完美的匹配训练集数据，我们称这种情况为 过拟合 

类似的，对于逻辑回归同样也存在欠拟合和过拟合问题，如下三张图

2. 如何解决欠拟合和过拟合问题

欠拟合问题，根本的原因是特征维度过少，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大。

欠拟合问题可以通过增加特征维度来解决

过拟合问题，根本的原因则是特征维度过多，导致拟合的函数完美的经过训练集，但是对新数据的预测结果则较差。

解决过拟合问题，则有2个途径

减少特征维度; 可以人工选择保留的特征，或者模型选择算法

正则化; 保留所有的特征，通过降低参数θ的值，来影响模型

3. 正则化

回到前面过拟合例子, h(x) = θ0 + θ1x1 + θ2x2 + θ3x3 + θ4x4

从图中可以看出，解决这个过拟合问题可以通过消除特征x3和x4的影响, 我们称为对参数的惩罚, 也就是使得参数θ3, θ4接近于0。

最简单的方法是对代价函数进行改造，例如

这样在求解最小化代价函数的时候使得参数θ3, θ4接近于0。

正则化其实就是通过对参数θ的惩罚来影响整个模型

4. 线性回归使用正则化

前面几篇文章中，线性回归的代价函数J(θ)表达式如下

正则化后，代价函数J(θ)表达式如下，注意j从1开始

注意λ值不能设置过大，否则会导致求出的参数除了θ0，其它θ1,θ2 ... θn值约等于0，导致预测函数h(x)出现极大偏差

我们的目标依然是求J(θ)最小值，我们还是用梯度下降算法和正规方程求解最小化J(θ)

1. 梯度下降算法(注意需要区分θ0和其它参数的更新等式)

2. 正规方程

对于正规方程来，需要修改等式如下

系数λ 所乘的矩阵为 (n+1)*(n+1)维

5. 逻辑回归使用正则化

和线性回归模型类型，逻辑回归也可以通过正则化来解决过拟合问题。

逻辑回归的代价函数J(θ)表达式如下数据分析师培训

正则化逻辑回归的代价函数，是在等式后加上一项，注意j从1开始

同样的用梯度下降算法求解最小化J(θ)，也需要做改变

不同的是逻辑回归模型中的预测函数 h(x)和线性回归不同


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

过拟合 欠拟合 特征 逻辑回归 线性回归 偏差 机器学习 数据分析

数据分析咨询请扫描二维码

若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi

上一篇图论在大数据分析中的作用！
下一篇CDA认证再升一档！与国家共同推进大数据人才培养标准教育事业！
数据分析师考试动态
CDA报考指南
数据分析学习
数据分析师资讯
更多

CDA教育闭环

常见问题

关于我们

CDA数据分析师公众号

  • CDA数据分析师公众号

CDA考试中心小程序

  • CDA考试中心服务号

CDA数据分析师App下载

  • CDA数据分析师App下载
Copyright © 2015-2021, www.cda.cn All Rights Reserved. CDA数据分析师(北京国富如荷网络科技有限公司) 版权所有 京ICP备11001960号-9 京公网安备 11010802034615号 经营许可证编号：京B2-20210330
联系电话：13321103290 (微信同号)

OK
客服在线
立即咨询
客服在线
立即咨询