一、過(guò)擬合（Overfitting）
二、數(shù)據(jù)分布不一致
描述：訓(xùn)練集和測(cè)試集的數(shù)據(jù)分布不一致。解決方法：確保訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)自同一分布或使用遷移學(xué)習(xí)。三、特征選擇問(wèn)題
描述：使用了不適當(dāng)或不相關(guān)的特征進(jìn)行訓(xùn)練。解決方法：進(jìn)行特征選擇或特征工程。四、模型復(fù)雜度不當(dāng)
描述：模型過(guò)于復(fù)雜或過(guò)于簡(jiǎn)單都可能導(dǎo)致泛化性能差。解決方法：選擇更適合問(wèn)題復(fù)雜度的模型。常見(jiàn)問(wèn)答
1. 如何診斷機(jī)器學(xué)習(xí)模型是否過(guò)擬合？
可以通過(guò)交叉驗(yàn)證、觀察訓(xùn)練和驗(yàn)證誤差等方法進(jìn)行診斷。
2. 特征選擇的重要性如何？
特征選擇不僅可以提高模型性能，還能減少過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。
3. 是否所有模型都容易過(guò)擬合？
不是，一些簡(jiǎn)單的模型（如線性模型）相對(duì)不太容易過(guò)擬合，而復(fù)雜模型（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）更容易過(guò)擬合。
京公網(wǎng)安備 11010802030320號(hào)