欠拟合和过拟合的一般解决方法

简单来说，欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况；过拟合是指模型在训练集上表现很好，到了验证和测试阶段就大不如意了，即模型的泛化能力很差。欠拟合和过拟合一直是机器学习训练中的难题，在进行模型训练的时候往往要对这二者进行权衡，使得模型不仅在训练集上表现良好，在验证集以及测试集上也要有出色的预测能力。下面对解决欠拟合和过拟合的一般方法作一总结，说明大致的处理方向，具体应用还得结合实际的任务、数据和算法模型等。

解决欠拟合(高偏差)的方法

1.模型复杂化

• 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等
• 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树等

2.增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力

• 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，往往可以抵过大量的弱表达能力的特征
• 特征的数量往往并非重点，质量才是，总之强特最重要
• 能否挖掘出强特，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，往往依赖于经验

3.调整参数和超参数

• 超参数包括：
  • 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的\(\beta_1\)和\(\beta_2\)参数、batch_size数值等
  • 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数\(\lambda\)等

4.增加训练数据往往没有用

• 欠拟合本来就是模型的学习能力不足，增加再多的数据给它训练它也没能力学习好

5.降低正则化约束

• 正则化约束是为了防止模型过拟合，如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了，那么就考虑是否降低正则化参数\(\lambda\)或者直接去除正则化项

解决过拟合(高方差)的方法

1.增加训练数据数

• 发生过拟合最常见的现象就是数据量太少而模型太复杂
• 过拟合是由于模型学习到了数据的一些噪声特征导致，增加训练数据的量能够减少噪声的影响，让模型更多地学习数据的一般特征
• 增加数据量有时可能不是那么容易，需要花费一定的时间和精力去搜集处理数据
• 利用现有数据进行扩充或许也是一个好办法。例如在图像识别中，如果没有足够的图片训练，可以把已有的图片进行旋转，拉伸，镜像，对称等，这样就可以把数据量扩大好几倍而不需要额外补充数据
• 注意保证训练数据的分布和测试数据的分布要保持一致，二者要是分布完全不同，那模型预测真可谓是对牛弹琴了

2.使用正则化约束

• 在代价函数后面添加正则化项，可以避免训练出来的参数过大从而使模型过拟合。使用正则化缓解过拟合的手段广泛应用，不论是在线性回归还是在神经网络的梯度下降计算过程中，都应用到了正则化的方法。常用的正则化有\(l1\)正则和\(l2\)正则，具体使用哪个视具体情况而定，一般\(l2\)正则应用比较多

3.减少特征数

• 欠拟合需要增加特征数，那么过拟合自然就要减少特征数。去除那些非共性特征，可以提高模型的泛化能力

4.调整参数和超参数

• 不论什么情况，调参是必须的

5.降低模型的复杂度

• 欠拟合要增加模型的复杂度，那么过拟合正好反过来

6.使用Dropout

• 这一方法只适用于神经网络中，即按一定的比例去除隐藏层的神经单元，使神经网络的结构简单化

7.提前结束训练

• 即early stopping，在模型迭代训练时候记录训练精度(或损失)和验证精度(或损失)，倘若模型训练的效果不再提高，比如训练误差一直在降低但是验证误差却不再降低甚至上升，这时候便可以结束模型训练了

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