机器学习过拟合如何工作

Question

数据中的噪声，目标复杂性和训练集的大小与过度拟合如何相关？

Answer 1

我猜您是一个初学者，假设您的数据集具有很多功能（如各列所示）。您创建了一个模型并在训练和测试数据集上对其进行了测试，您会注意到该模型在训练集上的准确度为100％，在测试集上的准确度为60-70，这就是过度拟合。这是因为您选择了许多与预测结果无关的功能。

您可以通过删除不相关的列（称为噪声）将其删除，对数据进行K折交叉验证。

该视频可能有助于您更好地了解

https://www.youtube.com/watch?v=Anq4PgdASsc