幻风_huanfeng
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每天5分钟机器学习：什么是过拟合？推荐两种解决过拟合的方式

本文重点

我们前面已经学习了线性回归算法和逻辑回归算法，它们能够有效地解决回归或分类问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合的问题，可能会导致算法模型的效果很差。

回归中的过拟合的问题

每天5分钟机器学习：什么是过拟合？推荐两种解决过拟合的方式_第1张图片

对于同一数据集，我们有三种情况来拟合这些数据，但是这三种情况究竟哪种情况更好呢？

情况一：一条直线拟合这些数据，但是很多样本并没有落在这条直线上，所以这并不是一个很好的模型，我们把这种情况成为欠拟合，也称为高偏差。

情况三：这个曲线完全拟合了五个样本数据，是一个四次方的模型，但是它过于强调拟合原始数据，但是它依然不是一个很好的模型，每个样本都落在那条线上，我们称它为过拟合，也称为高方差。

过拟合问题常常发生在特征变量过多的时候发生，这个时候训练出来的方程总能很好的拟合训练数据，很有可能使得模型的损失函数J(θ)≈0，它千方百计地拟合训练数据，导致它无法泛化到新地数据样本中。

情况二：情况二看起来更合适一些

分类中的过拟合的问题

每天5分钟机器学习：什么是过拟合？推荐两种解决过拟合的方式_第2张图片

我们可以看出分类的三种情况，也是一个欠拟合，一个过拟合，中间的看起来还算不错，虽然有个别样本的分

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