找出拟合后的训练误差()
拟合后的训练误差是指在机器学习模型训练过程中，通过拟合训练数据集来调整模型参数，使得模型能够更好地适应训练数据。拟合后的训练误差是衡量模型在训练数据上的拟合程度的指标。
拟合后的训练误差可以通过计算模型在训练数据上的预测结果与实际标签之间的差异来衡量。常见的衡量指标包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）等。这些指标越小，表示模型在训练数据上的拟合效果越好。
拟合后的训练误差的大小与模型的复杂度有关。当模型过于简单时，可能无法很好地拟合训练数据，导致拟合后的训练误差较大；而当模型过于复杂时，可能会出现过拟合现象，导致拟合后的训练误差较小但在未见过的数据上表现较差。
在实际应用中，拟合后的训练误差可以用来评估模型的性能，并辅助模型选择和调优。然而，仅仅关注拟合后的训练误差是不够的，还需要结合模型在测试数据上的表现来综合评估模型的泛化能力。
腾讯云提供了一系列与机器学习和人工智能相关的产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tccli），腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai），腾讯云智能图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tii），腾讯云智能语音识别（https://cloud.tencent.com/product/asr）等，可以帮助用户构建和部署机器学习模型，并提供相应的开发工具和API接口。
相关·内容
因为我刚刚开始学习神经网络建模，所以我想知道，假设我有一个用于分类问题的数据集，并且我正在使用 l1 = 1e-5)
那么我如何通过任何函数或其他东西来确定我可以使用的纪元数呢
浏览 0提问于2016-12-07得票数 0
1回答
在UCSD_ped2数据集上，利用conv-自动编码器建立异常检测模型.令我困惑的是，在经历了几个时代之后，val_loss并没有减少。这个模型似乎不能再学下去了。我做了一些研究来改进我的模型，但它并没有变得更好。我该怎么做才能修好它？这是我的模型的结构：input_img = Input(shape = (x, y, inChannel))
Total params: 1,327,685
Trainable params: 1
浏览 1提问于2020-03-17得票数 1
我已经观察到有一个在5个Convolutional2D层中的每一层之后，在最初的几个时期内，训练和验证误差比没有这些丢失层的相同网络低得多(其他条件相同)。那么我的观察结果可信吗？如果是这样，为什么呢？
浏览 8提问于2017-01-30得票数 0
回答已采纳
我想训练我的神经网络来适应训练数据。我是否应该继续用相同的训练数据来拟合我的模型，使用K-折叠验证，并将时间设置为无穷大？然后，在达到几乎百分之百的预测之后，我就可以停止训练了。这样做对吗？
浏览 0提问于2016-12-08得票数 5
1回答
我创建了一个两层完全连接的神经网络，作为推荐引擎的一部分(在我为产品和用户使用嵌入层之后)。在过去的几周里，我一直在尝试调整超参数。此外，我使用5倍交叉验证和'mse‘作为误差度量。下面是用于训练和交叉验证错误的曲线，我在GPU上获得了10期的后训练。我不知道从根本上说，这到底是怎么回事。该模型不适合或不适合数据。更令人困惑的是，验证错误跨越了五倍。这是否是数据中固有的偏见，并暗示了这样一个事实:数据
浏览 0提问于2018-01-20得票数 1
1回答
我应该执行我的数据集的特征选择(自变量:病人的某些方面，目标变量:病人生病与否)。之后，在选择了特性之后，我必须实现一个不同的ML模型。我的疑问是:当我实现decison树时，是否有必要有一组火车和一个测试集，还是只适合整个数据的模型？
浏览 1提问于2022-06-16得票数 -1
回答已采纳
当我们有较大的测试误差和较大的训练误差时，我们称其为偏差问题。当我们有较低的训练误差和较高的测试误差时，我们称之为方差问题。当训练误差和测试误差都足够低，可以接受时，我们称之为良好拟合或最佳拟合模型。
但是有没有可能有比测试错误更多的训练错误？如果是，那我们该怎么说呢？此外，测试和训练
浏览 17提问于2019-08-14得票数 0
回答已采纳
当我绘制贝叶斯岭回归模型的学习曲线时，我观察到近180个训练规模的测试分数高于训练分数；但是，对于更高的训练规模，测试分数低于训练分数。我将学习曲线附在下面：这可能是什么原因呢？在这样的训练规模下可能会发生什么？
浏览 17提问于2021-06-04得票数 0
1回答
多元正态分布拟合数据集
、、、、
我读了几篇关于RNN网络的论文。在某种程度上，我理解了以下的解释：
是在sN上训练的预测模型，用于计算验证序列和测试序列中每个点的误差向量。对误差向量进行建模，拟合多元高斯分布N=N(μ，Σ)。观测误差向量e(t)的似然p(t)由N at e(t) (类似于基于卡尔曼滤波的动态预测模型5用于新颖性检测的归一化新息平方(NIS) )给出。利用vN1点的误差<
浏览 8提问于2021-04-26得票数 2
4回答
对训练集模型进行评价(即训练训练模型，在同一训练集上评估回归误差/精度)，并将评价结果与模型回归误差/交叉验证(我们在同一训练集上进行交叉验证)和测试集的精度进行比较，以检查过拟合/不拟合是否是一种很好的做法吗据我所知，我们不应该对训练集的模型进行评估。然而，我看到一些讲座似乎促进了对训练错误的评估
浏览 0提问于2020-08-20得票数 1
我是weka的新手，我的分类项目使用它有问题。=== Run information ===
Relation但现在如果我用200个实例
浏览 3提问于2015-06-15得票数 0
回答已采纳
1回答
在回归的目标中，训练错误的总体要点是什么(即，作出预测)？对此，有些人会说，“不，你不能。低训练误差可能只是意味着你的模型符合你正在训练模型的任何数据，A.K.A超拟合。”
如果训练误差不是一个很好的性能预测指标，那么计算它有什么意义呢？特别是当我们说，
浏览 3提问于2016-08-08得票数 5
我理解过拟合和欠拟合的直观含义。现在，给定一个基于训练数据训练的特定机器学习模型，您如何判断训练是过拟合还是欠拟合数据？有没有一种量化的方法来衡量这些因素？我们能不能看看误差，然后说它是过拟合还是欠拟合？
浏览 0提问于2012-09-15得票数 4
回答已采纳
目前，我正在学习Coursera.org上的“机器学习”课程，主题是讨论不同条件下学习算法的性能。在这里，我们讨论了当该算法适合于训练数据(高偏差)的情况。📷交叉验证误差( Jcv(theta) )是衡量算法对交叉验证集的拟合程
浏览 0提问于2021-12-28得票数 1
回答已采纳
我用GA和反向传播训练了一个神经网络。GA为训练数据找到合适的权重，但在测试数据上表现不佳。如果我用BackPropagation训练NN，它在测试数据上的表现要好得多，即使训练误差并不比GA训练的版本小很多。即使我使用GA获得的权重作为反向传播的初始权重，NN在测试数据上的表现也比仅使用反向传播进行训练更差。有没有人能告诉我，我可能在哪里犯了错？
浏览 3提问于2017-08-24得票数 0
我只有30个样本的小数据集，所以我只有一个训练数据集，但没有测试集。因此，我想使用交叉验证来评估模型。我已经使用交叉验证和LOO在r中运行了pls模型。mvr输出具有fitted values和validation$preds值，这两个值是不同的。作为训练集的R2和RMSE的最终结果，我应该使用最终的fitted values值还是validation$preds值？
浏览 26提问于2020-08-10得票数 0
1回答
我将我的数据集分为训练集和测试集。在训练集上，我使用了10折交叉验证。这应该给出平均CV_train误差和平均CV_validation误差。查看CV_train和CV_validation误差的平均值将给出我是否过拟合/欠拟合的指示。但我似乎只得到了CV_validation的平均误差 library(caret)
train.control <- trainC
浏览 33提问于2020-07-12得票数 0
利用matlab训练二值分类神经网络模型，给出了在隐层中使用20个神经元得到的图。交叉熵与年代之间的混淆矩阵和图。WHy，这是正在发生的，我在理解这些曲线时做错了什么？📷📷
浏览 0提问于2018-05-19得票数 3
1回答
基于领域知识，我知道当eval_metric (根据训练数据进行评估)超过某个特定值时，xgboost是过拟合的。我只想在特定的轮次上采用拟合的模型，不再继续。
实现这一目标的最佳方法是什么？0.015 (在这种情况下是第三轮)，任何进一步的轮次都只会导致过度拟合。我如何在第三轮之后停止训练过程，并获得训练后的模型，以便在不同的数据集上使用它进行预测？我需要在许多
浏览 17提问于2017-01-24得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播活动推荐
腾讯云开发者
