如何避免程序化过度拟合

Ⅰ 什么是过拟合，如何避免

过拟合：训练集上表现很好，但是在测试集上表现很差，泛化性能差。

降低过拟合的方法：
（1）试着寻找最简单的假设
（2）正则化
（3）early stopping
说明：在每一个epoch结束的时候，计算验证集的accurancy，记录到目前为止最
好的交叉验证accuracy，当连续10次epoch没达到最好的准确率的时候，可
以认为accurancy不再提高了。
（4）数据集扩增
（5）dropout
说明：在神经网络中，随机删除一些隐藏层单元。

Ⅱ 什么是过拟合如何避免过拟合问题

过拟合 :所选模型的复杂度比真模型更高;学习时选择的模型所包含的参数过多,对已经数据预测得很好,但是对未知数据预测得很差的现象.

过拟合一般特点 :高方差,低偏差;

导致过拟合原因: 训练数据不够,模型进行过度训练（overtraining）等

如何避免过拟合:

1) Early stopping （适当的stopping criterion）: Early stopping便是一种迭代次数截断的方法来防止过拟合的方法，即在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代来防止过拟合

2) 数据集扩增 : 数据机扩增即需要得到更多的符合要求的数据，即和已有的数据是独立同分布的，或者近似独立同分布的。一般方法有：从数据源头采集更多数据，复制原有数据并加上随机噪声，重采样，根据当前数据集估计数据分布参数，使用该分布产生更多数据等

3）正则化方法： 一般有L1正则与L2正则等

4）Dropout： 正则是通过在代价函数后面加上正则项来防止模型过拟合的。而在神经网络中，有一种方法是通过修改神经网络本身结构来实现的，其名为Dropout

Ⅲ 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些

防止过拟合的方法：

1，从模型&数据角度。

获取更多数据，你的模型可以存储很多很多的信息，这意味着你输入模型的训练数据越多，模型就越不可能发生过拟合。原因是随着你添加更多数据，模型会无法过拟合所有的数据样本，被迫产生泛化以取得进步。

收集更多的数据样本应该是所有数据科学任务的第一步，数据越多会让模型的准确率更高，这样也就能降低发生过拟合的概率。

2，数据增强&噪声数据。

收集更多的数据会比较耗时耗力。如果没有时间和精力做这个，应该尝试让你的数据看起来更多元化一些。利用数据增强的方法可以做到这一点，这样模型每次处理样本的时候，都会以不同于前一次的角度看待样本。这就提高了模型从每个样本中学习参数的难度。

3，简化模型

即时你现在手中获取了所有需要的数据，如果你的模型仍然过拟合训练数据集，可能是因为模型过于强大。那么你可以试着降低模型的复杂程度。

4，从训练过程角度。

大部分情况下，模型会首先学习数据的正确分布，然后在某个时间点上开始对数据过拟合。通过识别模型是从哪些地方开始发生转变的，那么就可以在过拟合出现之前停止模型的学习过程。和前面一样，通过查看随着时间推移的训练错误，就可以做到这一点。

5，从正则化角度。

正则化是指约束模型的学习以减少过拟合的过程。它可以有多种形式，下面我们看看部分形式。L1和L2正则化 正则化的一个最强大最知名的特性就是能向损失函数增加“惩罚项”（penalty）。

所谓‘惩罚’是指对损失函数中的某些参数做一些限制。最常见的惩罚项是L1和L2：L1惩罚项的目的是将权重的绝对值最小化，L2惩罚项的目的是将权重的平方值最小化。