模型的过拟合的话,是否就是直接抛弃呢?

有几点关于模型过拟合的疑问,想请教下各位:
1. 训练了多个模型,均发现有过拟合情况。如果要改成不过拟合,其拟合度又降低较多。这个时候,是否还是选择过拟合情况最轻的模型?
2. 模型存在过拟合情况,那测试集所得的拟合度或准确度,是否可信呢?

1个回答

解决过拟合的几个办法,一个是提前结束训练,一个是正则化,一个是神经元增加dropout,当然治本的方法是增加训练数据
过拟合的模型如果不是很长时间训练出来的,直接丢弃也没什么。如果好不容易训练的,可以再训练

lmw0320
lmw0320 手头数据不是很多,目前有考虑再增加数据,但是需要时间。 你的意思还是过拟合的话,即使预测效果再好,也是不要的?假设训练集达到100%,而测试集只有85%,这个算过拟合吧。。但是这种情况下,模型还是要丢掉?
10 个月之前 回复
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