分类模型中参数过多,虽然在训练过程中可以获得较好的效果,但是可能会导致过拟合现象产生。()
举一反三
- 下面关于过拟合的原因中，错误的是哪个？ A: 样本太少会导致过拟合 B: 样本太多会导致过拟合 C: 模型太复杂会导致过拟合 D: 训练集中包含测试集样本，会导致过拟合
- 在深度学习产生过度拟合的原因是，训练样本中包含取样误差，模型在学习过程中也会学习输入数据中携带这些噪声信息，神经网络又有大量拟合能力极强的训练参数，这些参数在学习过程中会尽可能让样本输出逼近目标值，造成过度拟合。
- 机器学习中的两个主要挑战为“欠拟合”和“过拟合”。其中“欠拟合”指的是选择的模型包含的参数过多，以至于该模型对于已知数据预测得很好，但是对于未知数据预测的很差，使得训练误差和测试误差之间的差距太大。
- 模型对训练数据拟合好，测试数据拟合差的现象，叫做 A: 欠拟合 B: 过拟合 C: 测试拟合 D: 训练拟合
- 设计程序化交易模型时，限制策略自由度和参数数量可以减少参数优化过程中可能造成的过度拟合现象。