過適

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過適overfitting)喺機械學習統計學等領域上係指數學模型嘅一種效果低下嘅情況,原因係建立嘅數學模型複雜得滯、近乎完美噉迎合得手上嘅數據,但因為手上啲數據多數都唔完美噉代表得世上所有相關現象嘅,所以個模型冇辦法普適化嚟作出預測畀手上數據以外嘅個案。喺機械學習當中,種情況一般係戥模型訓練過度、數據太少或者數據缺乏代表性有關。

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