过拟合以及如何防止过拟合

什么是过拟合

过拟合即模型在训练过程中对模型参数进行拟合的过程中，由于训练数据集存在抽样误差（噪声），复杂的模型在训练的过程中会将抽样误差也一同进行拟合。这就导致训练好的模型在训练集上的表现很好，在测试集上的表现很差的原因。
导致过拟合的主要原因有两个：数据量太少和模型过于复杂
因为机器学习算法在拟合出正确的规则后，具有进一步拟合噪声的能力，因此，模型在训练的过程中极有可能会发生过拟合。过拟合会大大降低模型的鲁棒性，因此在实际应用的过程中我们要尽可能的防止模型发生过拟合现象。

如何防止过拟合

关于如何防止过拟合先放一张图

防止过拟合可以从数据和模型这两个角度进行琢磨。

增加数据量

马云曾经说过（被说过）：数据是二十一世纪的石油。不管这个命题是否为真，我们都能意识到数据对当今社会的重要性。的确，增加数据也是解决过拟合问题最为有效的手段。数据量越大，抽样误差就越小，模型拟合的误差就越小，模型的泛化性能就越好。

简化模型

如果我们已经有了足够多的训练数据，但是我们训练的模型还是会发生过拟合的话，那就有可能是我们的模型过于复杂了，导致模型对一些数据中的一些噪声都进行了和好的拟合。模型只是对部分数据产生过拟合，我们可以在保证模型能够正确的拟合出数据中的规则的同时，又能适当的降低模型的复杂度，减少模型对抽样误差的拟合程度。适当的降低模型的复杂度，不仅能很好降低模型的过拟合程度，同时也能提高模型的训练速度以及运行速度。
降低模型的复杂度可以提前结束模型的训练过程（early stopping)。通常情况下，模型在训练的过程中会优先拟合数据的正确的规则，拟合出正确的规则之后，才会拟合数据中的误差。所以在训练的过程中就存在一个转折点，在这个转折点之前，模型一致都处于欠拟合状态，在这个转折点之