Scikit-Learn学习笔记05—过拟合

1、过拟合概念

1) 过拟合在生活中一个自负可以理解为过拟合;

2) 在机器学习中就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象！下图给出例子：

我们将上图第三个模型解释为出现了过拟合现象，过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。在训练集上的准确率和在开发集上的准确率画在一个图上如下：

从图中我们能够看出，模型在训练集上表现很好，但是在交叉验证集上表现先好后差。这也正是过拟合的特征！

2、过拟合产生原因

（1）建模样本抽取错误

包括（但不限于）样本数量太少，抽样方法错误，抽样时没有足够正确考虑业务场景或业务特点，等等导致抽出的样本数据不能有效足够代表业务逻辑或业务场景

（2）样本里的噪音数据干扰过大

大到模型过分记住了噪音特征，反而忽略了真实的输入输出间的关系

这里就假设总体数据分布满足一个线性模型 y = kx+b, 现实中肯定不会这么简单，数据量也不会这么少，至少也是多少亿级别，但是不影响解释。反正总体数据满足模型 y

此时我们得到的部分数据，还有噪声的话，如图所示：

1

那么由上面训练数据点训练出来的模型肯定不是线性模型（总体数据分布下满足的标准模型），比如训练出来的模型如下：

]产生了过拟合现象！

（3）建模时的“逻辑假设”到了模型应用时已经不能成立了

任何预测模型都是在假设的基础上才可以搭建和应用的，常用的假设包括：假设历史数据可以推测未来，假设业务环节没有发生显著变化，假设建模数据与后来的应用数据是相似的，等等。如果上述假设违反了业务场景的话，根据这些假设搭建的模型当然是无法有效应用的。

（4）参数太多、模型复杂度高

（5）决策树模型。

如果我们对于决策树的生长没有合理的限制和修剪的话，决策树的自由生长有可能每片叶子里只包含单纯的事件数据(event)或非事件数据（no

event），可以想象，这种决策树当然可以完美匹配（拟合）训练数据，但是一旦应用到新的业务真实数据时，效果是一塌糊涂。

（6）神经网络模型。

a.由于对样本数据,可能存在隐单元的表示不唯一,即产生的分类的决策面不唯一.随着学习的进行, BP算法使权值可能收敛过于复杂的决策面,并至极致.

b.权值学习迭代次数足够多(Overtraining),拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征.

三 过拟合解决办法

1. 重新清洗数据

导致过拟合的一个原因也有可能是数据不纯(数据噪声)导致的，如果出现了过拟合就需要我们重新清洗数据。

2. 增加数据量

数据量少也有可能产生过拟合现象出现,所以增加数据量,可以防止过拟合问题出现

3. 运用正规化. L1, l2 regularization等等

正则化方法包括L0正则、L1正则和L2正则，而正则一般是在目标函数之后加上对于的范数。但是在机器学习中一般使用L2正则.后面着重讲讲正则化

4. dropout方式

这个方法在神经网络里面很常用。dropout方法是ImageNet中提出的一种方法，通俗一点讲就是dropout方法在训练的时候让神经元以一定的概率不工作.

参考

1. 忆臻 .大白话解释模型产生过拟合的原因！

2. 漫漫成长.过拟合原因与解决办法