【漫话机器学习系列】007.如何防止过拟合（avoid over-fitting）

防止过拟合的方法

过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据或新数据上表现较差的现象。它通常是因为模型学习了训练数据中的噪声或不重要的特征。以下是一些常见的防止过拟合的方法：

---

1. 增加数据

数据增强（Data Augmentation）

• 描述：通过增加训练数据的多样性，让模型学习更具代表性的特征。
• 方法：
  • 图像：旋转、翻转、缩放、颜色调整等。
  • 文本：同义词替换、数据翻译。
  • 时间序列：随机扰动、滑动窗口等。

收集更多数据

• 增加更多有代表性的训练样本，尤其是在数据量有限的情况下。

---

2. 减少模型复杂度

选择合适的模型

• 避免使用过于复杂的模型（如过多的隐藏层或神经元）处理简单问题。

正则化（Regularization）

• L1 正则化：对权重施加 L1