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在用机器学习搭建模型时，经常会碰到这样一种情况，你的模型算法在样本数据中匹配的非常完美。但用新数据测试，发现模型结果和实际差距非常大。那么恭喜你！你掉进了机器学习中常见的一个大坑——过拟合。
什么是过拟合呢？机器学习本质上是通过建立数据模型，使其和现有数据相吻合，从而找到数据中内在的规律。如下面三张图，x表示训练样本数据，蓝色线条表示建立的数据模型。
第一张图：虽然模型部分体现了数据变化的趋势，但是样本数据基本都不在模型曲线上，这叫做欠拟合
第二张图：大多数的样本数据都在模型曲线上，平且很好的体现了数据变化规律，这叫做拟合
第三张图：虽然所有点都在模型曲线上，但却没有体现出数据变化规律，这就是过拟合
过拟合产生的原因是由于采集的样本本身带有的‘抽样误差“，而机器学习的算法可以产生足够复杂的模型，将这些误差值也精确拟合到模型中，导致生成的模型反倒丢失了的本质规律。说白了就是想太多了。
过拟合是在机器学习中经常会遇到的问题，不过不用怕。一般可以通过增加样本数量，或者减少模型复杂度的方式来规避这个坑。
ai-过拟合overfitting
ReferenceHowtopreventtheoverfittingWhatistheoverfittingOverfittingdefinitionDiagram ThereasonoftheoverfitingThedataislimitedModelistoocomplicatedHowtoavoidtheoverfittingArgumentdataIncreasethedataduringthetrainingArgumentthedataForexample:在物体分类（objectrecognition）问题... 查看详情
overfitting&&underfitting
1.过拟合然能完美的拟合模型，但是拟合出来的模型会含有大量的参数，将会是一个含有大量参数的非常庞大的模型，因此不利于实现1.1解决过拟合的方法1.1.1特征选择，通过选取特征变量来减少模型参数等1.1.2正则化欠拟合对于... 查看详情
过拟合原因
１.１ 什么是过拟合所谓过拟合（Overfit），是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据。此时我们就叫这个假设出现了overfit的现象。如上图所... 查看详情
模型选择欠拟合和过拟合（underfit-overfit）(代码片段)
模型选择、欠拟合和过拟合模型选择、欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差模型选择验证数据集KKK折交叉验证欠拟合和过拟合模型复杂度训练数据集大小多项式函数拟合实验生成数据集定义、训练和测试模型三阶多项式函数拟合... 查看详情
欠拟合，过拟合及正则化
...个新概念—RegularizationParameter。本文，将讨论Underfit，Overfit基本理论，及如何改进系统复杂度，使其能够使其在准确拟合现有训练样例的情况下，尽可能准确预测新数据。 Underfit（欠拟合）和Overfit（过拟合）首先要确定的... 查看详情
正则化为什么能防止过拟合（重点地方标红了）
...能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在trainingdata上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训... 查看详情
过度拟合问题
Underfitting(欠拟合）Overfitting(过拟合）解决拟合的方法线性回归正则化欠拟合/高偏差（highbias）过拟合/高方差（highvariance）过拟合与欠拟合也可以用Bias与Variance的角度来解释，欠拟合会导致高Bias，过拟合会导致高Variance，所以模... 查看详情
tensorflow用dropout解决overfitting-老鱼学tensorflow
...集中的那么好。图中黑色曲线是正常模型，绿色曲线就是overfitting模型。尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据，但是并没有描述数据的整体特征，对新测试数据的适应性较差。一般用于解决过拟合的方法有增加权重的惩... 查看详情
过拟合
...题的情况出处：(1条消息)用简单易懂的语言描述「过拟合overfitting」？-知乎https://www.zhihu.com/question/32246256指知乎上对过拟合的例子： 不知道大家在学车的时候教练教倒库和侧方停车的时候有没有教一串口诀：类似于在车窗的... 查看详情
r语言决策树bagging随机森林模型在训练集以及测试集的预测结果（accurayf1偏差deviance）对比分析计算训练集和测试集的预测结果的差值来分析模型的过拟合（overfit）情况
R语言决策树、bagging、随机森林模型在训练集以及测试集的预测结果（accuray、F1、偏差Deviance）对比分析、计算训练集和测试集的预测结果的差值来分析模型的过拟合（overfit）情况目录 查看详情
machinelearning—关于过度拟合（overfitting）
机器学习是在模型空间中选择最优模型的过程，所谓最优模型，及可以很好地拟合已有数据集，并且正确预测未知数据。那么如何评价一个模型的优劣的，用代价函数（Costfunction）来度量预测错误的程度。代价函数有很多中，在... 查看详情
机器学习基石笔记
...石课程的精髓所在，很多东西说的很深也很好。 首先是overfitting的问题，过拟合是一个常发生的情况，简单的理解就是下图，lowEin不一定是好事，因为我们的目的是lowEout。所以不能过拟合你的训练集是每个machinelearning工程师需... 查看详情
tensorflowmnist手写数字识别之过拟合
1.过拟合overfitting问题什么是过拟合呢？用实际生活中的一个例子来比喻一下过拟合现象.说白了,就是机器学习模型于自信.已经到了自负的阶段了.那自负的坏处,大家也知道,就是在自己的小圈子里表现非凡,不过在现实的大圈子里... 查看详情
防止过拟合的方法预测鸾凤花(sklearn)(代码片段)
1.防止过拟合的方法有哪些？过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。产生过拟合问题的原因大体有两... 查看详情
paper123:svm如何避免过拟合
过拟合（Overfitting）表现为在训练数据上模型的预测很准，在未知数据上预测很差。过拟合主要是因为训练数据中的异常点，这些点严重偏离正常位置。我们知道，决定SVM最优分类超平面的恰恰是那些占少数的支持向量，如果支... 查看详情
l1&l2regularization
...能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在trainingdata上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训... 查看详情
regularization-handlewiththeoverfittingproblem
一、什么是OverFitting 我们说一个模型，他可以非常完美的拟合既定的训练数据，也就是代价（损失）函数，但是对于新的数据，却不能很好的拟合，也就是不适应于泛化，这样我们就称模型过拟合(overfitting)，如... 查看详情
机器学习：模型评估和选择
...（empiricalerror）泛化误差（generalizationerror） 过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）过拟合：小明脸上一个伤口，机器人为没上伤口才是小明，过分在意无关细节，导致该筛的没筛到欠拟合：身高 查看详情