机器学习过拟合（算法过拟合）

【机器学习笔记】正则化、过拟合、欠拟合

1、过拟合在具有大量参数的模型中尤为典型，如深度神经网络。欠拟合：指的是模型既无法对训练数据进行建模，也无法泛化到新数据。对于训练好的模型，如果在训练集上表现差，在测试集上表现同样会很差，这可能是欠拟合导致的，也就是性能不足，如图中黑实线所示。

2、接下来，我们将谈论的正则化（regularization）技术，它可以改善或者减少过度拟合问题，以使学习算法更好实现。

3、过拟合与欠拟合是机器学习模型评估中的两个关键概念。过拟合现象指的是模型在训练数据上表现优异，但当应用于新数据时，准确度下降。原因在于模型过于复杂，试图过度拟合训练数据的噪声。解决过拟合问题，我们通常在损失函数中引入惩罚项，常见的方法有L1-norm和L2-norm正则化。

4、在模型的评估与调整的过程中，经常会遇到过拟合与欠拟合的情况，如何有效的识别过拟合和欠拟合现象，并了解其中原因，有效的对模型进行调整。知乎上看到一个机灵的 你太天真了：underfitting ；你想太多了：overfitting ，人的学习和机器学习是如此相似。

5、正则化参数λ起着平衡作用，它决定了模型的复杂度与泛化能力。λ值较小，意味着模型更倾向于拟合训练数据，可能引发过拟合；而λ值较大时，模型的复杂度降低，有助于避免过拟合但可能造成欠拟合。通过调整λ值，可以找到一个合适的模型复杂度，以在过拟合与欠拟合之间取得平衡。

机器学习如何避免过拟合

1、过拟合是机器学习中的一大挑战，指的是模型在训练数据上表现优异，但在实际应用中的测试数据上却表现不佳。面对过拟合，我们有多种方法可以缓解这一问题。接下来，我们就逐一讨论这些防止过拟合的方法。首先，数据集增强（Augmentation）对于图像处理任务尤为重要。

2、在机器学习和深度学习中，应对过拟合的方法虽有差异，但基本原则是相似的。以下是在CNN中减少过拟合的几种方法。 Early Stopping 模型训练是对参数进行学习和更新的过程，通常采用梯度下降等迭代算法。Early Stopping是一种截断迭代次数的方法，用于防止过拟合。

3、防止过拟合的核心手段之一是正则化，旨在将假设函数的复杂度降低，避免模型在训练集上表现优秀，但在未见数据上泛化能力不足。正则化通过加入限制条件，如将多项式函数的次幂降低，实现这一目标。以10次多项式和二次式为例，通过正则化，将多项式函数简化为二次函数，显著降低了模型的复杂度。

在机器学习中过拟合的常见解决方法是

1、本文来自深夜努力写Python公众号，由cos大壮原创分享。核心概念：过拟合与欠拟合及其防治方法 cos大壮向大家解释，在机器学习的旅程中，过拟合与欠拟合是常见的挑战。过拟合是模型过于复杂，过度适应训练数据，导致在新数据上表现欠佳，而欠拟合则表现为模型简单，无法捕捉数据的关键特征。

2、Dropout原理解析如下： Dropout的目的： Dropout方法主要用于解决机器学习模型中的过拟合问题，特别是在深度神经网络中。过拟合表现为模型在训练数据上表现优秀，但在测试数据上表现不佳。

3、过拟合在建模过程中是常见问题，我在建模实践中也多次陷入过拟合的困境，然后通过简化模型来降低过拟合。过去的一个月，我和团队成员在kaggle竞赛中努力提升成绩，尽管一度接近银牌，但最终排名跌落到600多名，甚至未能获得铜牌。在机器学习和深度学习中，应对过拟合的方法虽有差异，但基本原则是相似的。