【学习】大白话解释模型产生过拟合的原因

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点击上方 “机器学习研究会” 可以订阅哦 摘要   转自：自然语言处理与机器学习 过拟合的概念？ 首先我们来解释一下过拟合的概念？ 过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象！下图给出例子： 我们将上图第三个模型解释为出现了过拟合现象，过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。在训练集上的准确率和在开发集上的准确率画在一个图上如下： 从图中我们能够看出，模型在训练集上表现很好，但是在交叉验证集上表现先好后差。这也正是过拟合的特征！ 模型出现过拟合现象的原因 发生过拟合的主要原因可以有以下三点： （1）数据有噪声 （2）训练数据不足，有限的训 ………………………………