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模型欠拟合是什么?

模型的欠拟合:全面解析

一、定义与核心概念

欠拟合(Underfitting)是指模型在训练数据、验证数据和测试数据上均表现不佳的现象。其本质是模型过于简单或学习能力不足,无法捕捉数据中的潜在规律和复杂关系,导致泛化能力差。例如,用线性模型拟合非线性数据时,模型无法描述数据的真实分布,即典型的欠拟合场景。

二、欠拟合的主要原因
  1. 模型结构过于简单
    模型复杂度不足是欠拟合的核心原因。例如:

    • 线性模型(如线性回归)用于非线性问题;
    • 神经网络层数或神经元过少,无法表达复杂函数;
    • 决策树深度不足,未能覆盖数据的关键划分。
  2. 特征工程不足

    • 输入特征数量不足或质量差,导致模型无法提取有效信息;
    • 缺乏关键特征(如未进行多项式扩展、交叉特征生成)。
  3. 训练过程缺陷

    • 训练时间过短,模型未充分学习;
    • 正则化过强(如L2正则化系数过大),抑制了模型的学习能力;
    • 超参数设置不当(如学习率过低)。
  4. 数据问题

    • 训练数据量过少,模型无法覆盖真实分布;
    • 数据噪声过多,干扰模型对核心规律的捕捉。
http://www.dtcms.com/a/184537.html

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