一、数据生成

#采用多项式回归测试欠拟合与过拟合
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#数据集生成
#数据集大小
start = 15
end = 85#x获取
x = np.arange(start,end+1).reshape(-1,1) #阶数
degree = 5
#1 x x^2 x^3 x^4
poly_degree_x = np.power(x,np.arange(degree))#多项式系数
w = np.array([3840000,-400000,14000,-200,1])#y值计算 向量点积(这儿是矩阵*向量)
y = np.dot(poly_degree_x,w)#扰动添加
y_r = y + np.random.normal(-20000,20000, size=y.shape)
x.shape,y.shape,y_r.shape

二、正常拟合

效果

代码

#过拟合 4次多项式
ret = np.polyfit(x.reshape(-1),y_r,4)
ret_poly = np.poly1d(ret)
ret_y = ret_poly(x.reshape(-1))
plt.plot(x,y,'*')
plt.plot(x,ret_y,'r')

三、欠拟合

效果

代码

#欠拟合 2次多项式
ret = np.polyfit(x.reshape(-1),y_r,2)
ret_poly = np.poly1d(ret)
ret_y = ret_poly(x.reshape(-1))
plt.plot(x,y,'*')
plt.plot(x,ret_y,'r')

四、过拟合

效果

代码

#过拟合 30次多项式
ret = np.polyfit(x.reshape(-1),y_r,30)
ret_poly = np.poly1d(ret)
ret_y = ret_poly(x.reshape(-1))
plt.plot(x,y,'*')
plt.plot(x,ret_y,'r')

4.3 欠拟合与过拟合相关推荐

机器学习概念 — 监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、欠拟合、过拟合、后向传播、损失和优化函数、计算图、正向传播、反向传播
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4.3 欠拟合与过拟合

文章目录

一、数据生成

二、正常拟合

效果

代码

三、欠拟合

效果

代码

四、过拟合

效果

代码

4.3 欠拟合与过拟合相关推荐

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