过拟合和欠拟合

在模型评估与调整的过程中，往往会遇到“过拟合”或“欠拟合”的情况。如何有效地识别“过拟合”和“欠拟合”现象，并有针对性地进行模型调整，是不断改进机器学习模型的关键。

过拟合是指模型对于训练数据出现过度拟合的情况，反映到评估指标上，就是模型在训练集上的表现很好，但在测试集和新数据上的表现很差。
欠拟合是指模型在训练和预测时表现都不好的情况。
下图描述了过拟合和欠拟合的区别：

可以看出，图a是欠拟合，拟合的黄线没有很好地捕捉到数据的特征，不能够很好地拟合数据。图c是过拟合现象，模型过于复杂，把噪声数据的特征也学习到模型中，导致模型泛化能力下降，在后期应用过程中很容易输出错误的预测结果。

针对过拟合和欠拟合所造成的影响，那么有哪些方法可以降低过拟合和欠拟合风险的方法？

降低“过拟合”风险的方法：

1. 从数据入手，获得更多的训练数据。使用更多的训练数据是解决过拟合问题最有效的手段，因为更多的样本能够让模型学习到更多有效的特征，减少噪声的影响。
2. 降低模型复杂度。数据较少时，模型过于复杂是产生过拟合的主要因素，适当降低模型复杂度可以避免模型拟合过多的采样噪声。例如，神经网络模型中减少网络层数、神经元个数等；决策树模型降低树的深度、进行剪枝等。
3. 正则化方法。给模型的参数加上一定的正则约束，以L2正则化为例：$$C=C_0+\frac{\lambda }{2n}\sum _i{w}_i^2$$这样，在优化目标函数$C_0$的同时，也能避免权值过大带来的过拟合风险。
4. 集成学习方法。集成学习是把多个模型集成在一起，降低单一模型的过拟合风险，如Bagging方法。

降低“欠拟合”风险的方法：

1. 添加新特征。当特征不足或现有特征与样本标签的相关性不强时，模型容易出现欠拟合。通过挖掘“上下文特征”“ID类特征”“组合特征”等新的特征，往往能够取得更好的效果。在深度学习潮流中，有很多模型可以帮助完成特征工程，如因子分解机、梯度提升决策树、Deep-crossing等都可以成为丰富特征的方法。
2. 增加模型复杂度。简单模型的学习能力较差，通过增加模型的复杂度可以使得模型拥有更强的拟合能力。例如，在线性模型中添加高次项，在神经网络模型中增加网络层数或神经元个数等。
3. 减小正则化系数。正则化是用来防止过拟合的，但当模型出现欠拟合现象时，则需要有针对性地减小正则化系数。