过拟合与欠拟合
过拟合与欠拟合
过拟合：
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地拟合数据，
此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂)
欠拟合：
一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合， 但是在训练数据外的数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这
个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单)
欠拟合原因以及解决办法
原因：学习到数据的特征过少
解决办法：增加数据的特征数量
过拟合原因以及解决办法
原因：原始特征过多，存在一些嘈杂特征， 模型过于复杂是因为模型尝试去兼顾各个测试数据点
解决办法：
进行特征选择，消除关联性大的特征(很难做)
交叉验证(让所有数据都有过训练)
正则化----尽量减小高次项特征的影响，使系数趋近于0
L2正则化
作用：可以使得W的每个元素都很小，都接近于0
优点：越小的参数说明模型越简单，越简单的模型则越不容易产生过拟合现象