机器学习中一个重要的话题便是模型的泛化能力，泛化能力强的模型才是好模型，对于训练好的模型，若在训练集表现差，在测试集表现同样会很差，这可能是欠拟合导致。

欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。

而过拟合则是模型能够非常好的拟合训练数据，但在新的数据集上的表现非常糟糕，说明模型过于复杂，泛化能力差。

偏差和方差

• 偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程序， 即刻画了学习算法本身的拟合能力。
• 方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化， 即刻画了数据扰动所造成的影响。

因此，模型的巡礼过程可以分为三个阶段去理解过拟合、欠拟合与偏差和方差之间的关系。

• 给定一个学习任务，在训练初期，由于训练不足，学习器的拟合能力不够强，偏差比较大，也是由于拟合能力不强，数据集的扰动也无法使学习器产生显著变化，也就是欠拟合的情况。
• 随着训练程度的加深，学习器的拟合能力逐渐增强，训练数据的扰动也能够渐渐被学习器学到。
• 充分训练后，学习器的拟合能力已非常强，训练数据的轻微扰动都会导致学习器发生显著变化，当训练数据自身的、非全局的特性被学习器学到了，则将发生过拟合。

设 Etrain 为训练集的误差， Ecv 为交叉验证集误差，则有：

• 高偏差： Etrain 和 Ecv 都很大，且 Etrain ≈ Ecv，对应欠拟合。
• 高方差：Etrain 较小，Ecv 远大于 Etrain，对应过拟合。

即高偏差对应着欠拟合，此时 Etrain 也较大，可以理解为对任何新数据（不论其是否属于训练集），都有着较大的 Ecv 误差，偏离真实预测较大。而高方差对应着过拟合，此时 Etrain 很小，对于新数据来说，如果其属性与训练集类似，它的 Ecv 就会小些，如果属性与训练集不同， Ecv 就会很大，因此有一个比较大的波动，因此说是高方差。

判断方法 —— 学习曲线：就是通过画出不同训练集大小时训练集和交叉验证的准确率，可以看到模型在新数据上的表现，进而来判断模型是否方差偏高或偏差过高，以及增大训练集是否可以减小过拟合。学习曲线的横轴为训练样本的数量，纵轴为准确率。

解读学习曲线：

当训练集和测试集的误差收敛但却很高时，为高偏差。 左上角的偏差很高，训练集和验证集的准确率都很低，很可能是欠拟合。 我们可以增加模型参数，比如，构建更多的特征，减小正则项。 此时通过增加数据量是不起作用的。

当训练集和测试集的误差之间有大的差距时，为高方差。 当训练集的准确率比其他独立数据集上的测试结果的准确率要高时，一般都是过拟合。 右上角方差很高，训练集和验证集的准确率相差太多，应该是过拟合。 我们可以增大训练集，降低模型复杂度，增大正则项，或者通过特征选择减少特征数。

理想情况是是找到偏差和方差都很小的情况，即收敛且误差较小。

过拟合的解决方法

正则化：指的是在目标函数后面添加一个正则化项，一般有 L1 正则化与 L2 正则化。L1 正则是基于 L1 范数，即在目标函数后面加上参数的 L1 范数和项，即参数绝对值和。L2 正则是基于 L2 范数，即在目标函数后面加上参数的 L2 范数和项，即参数的平方。

数据集扩增：通俗得讲，数据机扩增即需要得到更多的符合要求的数据，即和已有的数据是独立同分布的，或者近似独立同分布的。一般有以下方法：

• 从数据源头采集更多数据；
• 复制原有数据并加上随机噪声；
• 重采样。

DropOut：而在神经网络中，有一种方法是通过修改神经网络本身结构来实现的，其名为 Dropout。

该方法是在对网络进行训练时用一种技巧（trick）。在训练开始时，随机得删除一些（可以设定为一半，也可以为 1/3，1/4 等）隐藏层神经元，即认为这些神经元不存在，同时保持输入层与输出层神经元的个数不变。然后按照 BP 学习算法对神经网络中的参数进行学习更新，下一次迭代中，同样随机删除一些神经元，与上次不一样，做随机选择。这样一直进行下去，直至训练结束。

欠拟合的解决方法

• 添加特征项，模型出现欠拟合的时候是因为特征项不够导致的，可以添加其他特征项来很好地解决。
• 添加多项式特征，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。
• 减少正则化参数，正则化的目的是用来防止过拟合的，当模型出现了欠拟合，则需要减少正则化参数。