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什么是「过拟合」,如何判断,常见的原因是什么?
直观解释过拟合现象，可以借助一张形象的图示来辅助理解。
过拟合问题就像是所有星座都试图紧紧贴合同一片天空，尽管可能完美描绘了局部的星系，但对整体宇宙的描绘却显得过于狭窄和局限。
从标准定义来看，过拟合发生在假设空间H中，当假设h在训练样本上表现优异，但若换用未见过的数据，其表现却大打折扣。
这是因为它过分关注于训练数据的细节，而忽视了整体的数据分布。
判断过拟合，通常表现为模型在训练集和验证集上表现得同样优秀，却在测试集上呈现出显著的性能下降。
过拟合的常见原因包括模型学习过度，样本特征不均衡。
更具体的，可能包括以下因素：模型构建时样本选取不当或标签错误，导致样本数据无法准确反映分类规则；噪音干扰过度，使模型错误地学习到噪声特征；假设模型本身不合理，或其成立条件实际上并不存在；模型参数过多，导致模型过于复杂，难以泛化；在基于树的模型中，未合理限制树的深度或split，导致模型过于关注特定事件或非事件数据，无法有效泛化；神经网络中，权值学习迭代次数过多或BP算法导致决策面过于复杂。
针对过拟合，解决方法可以从两个方面入手：模型层面和数据层面。
在模型层面，可以通过调整神经网络中的dropout、batch normalization等技术，基于树的模型中则可以限制树的深度或加入正则化项，设置合理的提前终止条件。
在数据层面，可以增加数据集的规模，或对现有数据集进行增强处理（augmentation），以提供更丰富的学习信息，帮助模型更好地泛化。
深度学习之过拟合和欠拟合
深度学习模型在训练过程中，常见的问题是过拟合和欠拟合。
过拟合和欠拟合主要源于模型与数据的匹配程度，表现为训练和验证误差的行为差异。
判断是否为欠拟合，关键看训练损失是否长时间停滞不降。
如果训练前后训练损失变化不大，说明模型可能过于简单，无法充分捕捉数据中的信号，这就是欠拟合。
此时，解决方法是提升模型复杂度，增加模型容量，或者改善数据中信号与噪声的比例。
而过拟合则是模型过于复杂，过度学习了噪声。
训练损失可能先降后稳或持续下降，但验证损失在某些情况下会先降后升或稳定，表明模型过度适应了训练数据。
解决过拟合，通常需要降低模型复杂度，减少模型容量，并可能通过增加数据的多样性或者调整信号与噪声的比例来提高模型的泛化能力。
总的来说，调整模型的复杂度和数据处理是应对过拟合和欠拟合的关键策略。
如何判定训练出的模型过拟合
首先欠拟合、过拟合没有明确的定义分界 明显的未充分利用数据，拟合结果不符合预期，甚至不能有效拟合训练集，我们可以认为欠拟合 考虑过多，超出自变量的一般含义维度
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