机器学习：欠拟合、过拟合、正则化-海口c网

本文目录：

一、欠拟合
二、过拟合
三、拟合问题原因及解决办法
四、正则化：尽量减少高次幂特征的影响
- （一）L1正则化
- （二）L2正则化
- （三）L1正则化与L2正则化的对比
五、正好拟合代码（附赠）

一、欠拟合

欠拟合：一个假设 在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据 ，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单)

欠拟合代码实现：

例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error  # 计算均方误差
from sklearn.model_selection import train_test_splitdef dm01_欠拟合():# 1. 准备x, y数据, 增加上噪声.# 用于设置随机数生成器的种子（seed）, 种子一样, 每次生成相同序列.np.random.seed(666)# x: 随机数, 范围为 (-3, 3), 100个.x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)# loc: 均值, scale: 标准差, normal: 正态分布.y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)# 2. 实例化 线性回归模型.estimator = LinearRegression()# 3. 训练模型X = x.reshape(-1, 1)estimator.fit(X, y)# 4. 模型预测.y_predict = estimator.predict(X)print("预测值:", y_predict)# 5. 计算均方误差 => 模型评估print(f'均方误差: {mean_squared_error(y, y_predict)}')# 6. 画图plt.scatter(x, y)           # 散点图plt.plot(x, y_predict, color='r')   # 折线图(预测值, 拟合回归线)plt.show()                  # 具体的绘图if __name__ == '__main__':dm01_欠拟合()

运行结果：
在这里插入图片描述

二、过拟合

过拟合：一个假设 在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据 (体现在准确率下降)，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。

过拟合代码实现：

例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error  # 计算均方误差
from sklearn.model_selection import train_test_splitdef dm03_过拟合():# 1. 准备x, y数据, 增加上噪声.# 用于设置随机数生成器的种子（seed）, 种子一样, 每次生成相同序列.np.random.seed(666)# x: 随机数, 范围为 (-3, 3), 100个.x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)# loc: 均值, scale: 标准差, normal: 正态分布.y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)# 2. 实例化 线性回归模型.estimator = LinearRegression()# 3. 训练模型X = x.reshape(-1, 1)# hstack() 函数用于将多个数组在行上堆叠起来, 即: 数据增加高次项.X3 = np.hstack([X, X**2, X**3, X**4, X**5, X**6, X**7, X**8, X**9, X**10])estimator.fit(X3, y)# 4. 模型预测.y_predict = estimator.predict(X3)print("预测值:", y_predict)# 5. 计算均方误差 => 模型评估print(f'均方误差: {mean_squared_error(y, y_predict)}')# 6. 画图plt.scatter(x, y)  # 散点图# sort()  该函数直接返回一个排序后的新数组。# numpy.argsort()   该函数返回的是数组值从小到大排序时对应的索引值plt.plot(np.sort(x), y_predict[np.argsort(x)], color='r')  # 折线图(预测值, 拟合回归线)plt.show()  # 具体的绘图if __name__ == '__main__':dm03_过拟合()

运行结果：
在这里插入图片描述

三、拟合问题原因及解决办法

1.欠拟合产生原因：学习到数据的特征过少。

解决办法：

1）添加其他特征项，有时出现欠拟合是因为特征项不够导致的，可以添加其他特征项来解决。

2）添加多项式特征，模型过于简单时的常用套路，例如将线性模型通过添加二次项或三次项使模型泛化能力更强。

2.过拟合产生原因：原始特征过多，存在一些嘈杂特征，模型过于复杂是因为模型尝试去兼顾所有测试样本。

解决办法：

1）重新清洗数据，导致过拟合的一个原因有可能是数据不纯，如果出现了过拟合就需要重新清洗数据。

2）增大数据的训练量，还有一个原因就是我们用于训练的数据量太小导致的，训练数据占总数据的比例过小。

3）正则化

4）减少特征维度。

四、正则化：尽量减少高次幂特征的影响

在这里插入图片描述

（一）L1正则化

LASSO回归: from sklearn.linear_model import Lasso
在这里插入图片描述
代码如下：

from sklearn.linear_model import Lasso  # L1正则
from sklearn.linear_model import Ridge  # 岭回归 L2正则def dm04_模型过拟合_L1正则化():# 1. 准备x, y数据, 增加上噪声.# 用于设置随机数生成器的种子（seed）, 种子一样, 每次生成相同序列.np.random.seed(666)# x: 随机数, 范围为 (-3, 3), 100个.x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)# loc: 均值, scale: 标准差, normal: 正态分布.y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)# 2. 实例化L1正则化模型, 做实验: alpha惩罚力度越来越大, k值越来越小.estimator = Lasso(alpha=0.005)# 3. 训练模型X = x.reshape(-1, 1)# hstack() 函数用于将多个数组在行上堆叠起来, 即: 数据增加高次项.X3 = np.hstack([X, X**2, X**3, X**4, X**5, X**6, X**7, X**8, X**9, X**10])estimator.fit(X3, y)print(f'权重: {estimator.coef_}')# 4. 模型预测.y_predict = estimator.predict(X3)print("预测值:", y_predict)# 5. 计算均方误差 => 模型评估print(f'均方误差: {mean_squared_error(y, y_predict)}')# 6. 画图plt.scatter(x, y)  # 散点图# sort()  该函数直接返回一个排序后的新数组。# numpy.argsort()   该函数返回的是数组值从小到大排序时对应的索引值plt.plot(np.sort(x), y_predict[np.argsort(x)], color='r')  # 折线图(预测值, 拟合回归线)plt.show()  # 具体的绘图if __name__ == '__main__':dm04_模型过拟合_L1正则化()

（二）L2正则化

Ridge回归: from sklearn.linear_model import Ridge
在这里插入图片描述
代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression, Lasso, Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error  # 计算均方误差
from sklearn.model_selection import train_test_splitdef dm05_模型过拟合_L2正则化():# 1. 准备x, y数据, 增加上噪声.# 用于设置随机数生成器的种子（seed）, 种子一样, 每次生成相同序列.np.random.seed(666)# x: 随机数, 范围为 (-3, 3), 100个.x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)# loc: 均值, scale: 标准差, normal: 正态分布.y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)# 2. 实例化L2正则化模型, 做实验: alpha惩罚力度越来越大, k值越来越小.estimator = Ridge(alpha=0.005)# 3. 训练模型X = x.reshape(-1, 1)# hstack() 函数用于将多个数组在行上堆叠起来, 即: 数据增加高次项.X3 = np.hstack([X, X**2, X**3, X**4, X**5, X**6, X**7, X**8, X**9, X**10])estimator.fit(X3, y)print(f'权重: {estimator.coef_}')# 4. 模型预测.y_predict = estimator.predict(X3)print("预测值:", y_predict)# 5. 计算均方误差 => 模型评估print(f'均方误差: {mean_squared_error(y, y_predict)}')# 6. 画图plt.scatter(x, y)  # 散点图# sort()  该函数直接返回一个排序后的新数组。# numpy.argsort()   该函数返回的是数组值从小到大排序时对应的索引值plt.plot(np.sort(x), y_predict[np.argsort(x)], color='r')  # 折线图(预测值, 拟合回归线)plt.show()  # 具体的绘图if __name__ == '__main__':# dm04_模型过拟合_L1正则化()dm05_模型过拟合_L2正则化()

（三）L1正则化与L2正则化的对比

在这里插入图片描述

五、正好拟合代码（附赠）

例：
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as pltdef dm02_模型ok():# 1. 准备x, y数据, 增加上噪声.# 用于设置随机数生成器的种子（seed）, 种子一样, 每次生成相同序列.np.random.seed(666)# x: 随机数, 范围为 (-3, 3), 100个.x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)# loc: 均值, scale: 标准差, normal: 正态分布.y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100)# 2. 实例化 线性回归模型.estimator = LinearRegression()# 3. 训练模型X = x.reshape(-1, 1)X2 = np.hstack([X, X ** 2])estimator.fit(X2, y)# 4. 模型预测.y_predict = estimator.predict(X2)print("预测值:", y_predict)# 5. 计算均方误差 => 模型评估print(f'均方误差: {mean_squared_error(y, y_predict)}')# 6. 画图plt.scatter(x, y)  # 散点图# sort()  该函数直接返回一个排序后的新数组。# numpy.argsort()   该函数返回的是数组值从小到大排序时对应的索引值plt.plot(np.sort(x), y_predict[np.argsort(x)], color='r')  # 折线图(预测值, 拟合回归线)# plt.plot(x, y_predict)plt.show()  # 具体的绘图

运行结果：
在这里插入图片描述
今天的分享到此结束。