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老师好,为什么在过拟合中degree=100时、均匀选择x,y的预测值会到-25000那么大、不和随机选x的图像类似呢

老师好,为什么在过拟合中degree=100时、均匀选择x,y的预测值会到-25000那么大、不和随机选x的图像类似呢

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1回答

liuyubobobo 2018-11-23 04:10:34

degree=100意味着特征中有x^100次方这一项!想一想这意味着什么?就算x=2,这个特征值都是一个天文数字,相应的y如果只有-25000的话,这个模型已经帮助我们拉回来了不少了呢:)


在实际机器学习中,多项式特征degree到5,6已经了不得了(在大多数情况下已经会过拟合了),永远不会到100这么夸张,在这个课程中,我只是给大家使用极端的例子展示一下:)


我们在课程中,对于比较大的degree,绘制了这个图像:

https://img1.sycdn.imooc.com//szimg/5bf70cf500019fd804090257.jpg


自己动手试试看,这个图像中,两侧曲线超出图像所表示的坐标轴的地方,能超出多远?把他绘制全,可能会吓你一跳呢:)在degree=100的时候再试试看?:)


加油!

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