2020-03-24
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如何判断过拟合？
当某个模型过度的学习训练数据中的细节和噪音，以至于模型在新的数据上表现很差，我们称过拟合发生了。这意味着训练数据中的噪音或者随机波动也被当做概念被模型学习了。而问题就在于这些概念不适用于新的数据，从而导致模型泛化性能的变差。简单理解就是训练样本的得到的输出和期望输出基本一致，但是测试样本输出和测试样本的期望输出相差却很大 。为了得到一致假设而使假设变得过度复杂。
解决过拟合的办法：
决策树中设置剪枝参数，回归中添加正则项
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