机器学习知识总结——过拟合和欠拟合

过拟合（overfitting）

什么是过拟合？

所谓过拟合就是指在验证集和训练集上表现很好，但是在测试集上表现很差，也就是说泛化能力差。一般表现为: 高方差，低偏差

过拟合的原因

• 训练样本选取有误、样本标签错误等
• 样本噪声干扰过大
• 模型过于复杂
• 对于神经网络来说:
  • 学习迭代次数太多

如何防止/解决过拟合问题？

• 扩大数据集
• 进行正则化(L1正则或者L2正则等)
• 采用合适的模型(控制模型的复杂度)
• Early stopping(通过迭代次数截断的方法来防止过拟合)
• Dropout(在神经网络中可以使用Dropout)
• 减少特征维度

欠拟合(underfitting)

什么是欠拟合？

欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上表现都不好

欠拟合的原因是什么

• 模型复杂度低
• 模型训练迭代次数太少

如何解决欠拟合问题？

• 增加迭代次数

• 增加模型复杂程度

• 增加特征

正则化

L1正则化

在原始的损失函数后面加一个L1正则化项，即全部权重$\omega$的绝对值的和，在乘以$\lambda /n$
$$C=C_0+\frac{\lambda }{n}\sum _i|{\omega }_i|$$
对应梯度
$$\frac{\partial C}{\partial \omega }=\frac{\partial C_0}{\partial \omega }+\frac{\lambda }{n}sgn(\omega )$$
其中$sgn(\omega )$知识简单地取$\omega$各个元素地正负号
$$sgn(\omega )=\{\begin{array}{ll}1,& \omega >0\\ 0,& \omega =0\\ -1,& \omega <0\end{array}$$

L2正则化

L2正则化通常被称为权重衰减(weight decay)，就是在原始的损失函数后面再加上一个L2正则化项，即全部权重$\omega$的平方和，在乘以$\lambda /2n$。
$$C=C_0+\frac{\lambda }{2n}\sum _i{\omega }_i^2$$
对应梯度
$$\frac{\partial C}{\partial \omega }=\frac{\partial C_0}{\partial \omega }+\frac{\lambda }{n}\omega$$

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