一：說明
過度擬合是指模型與訓練資料擬合較好，訓練誤差很小或沒有訓練誤差，但不能很好地推廣到不可見資料。或者說在實際的整個資料分布（包含訓練集以外例項）上表現不好時，稱之為該模型存在過度擬合。
由於測試學習演算法是否成功在於演算法對於訓練中未見過的資料的**執行能力。
因此換句話說，模型的訓練誤差小，泛化誤差高，兩者間差距過大時，我們稱之為該模型存在過度擬合。
二：產生的原因
通常過度擬合產生的原因有以下幾種：
①由雜訊導致：即訓練集中存在有錯誤的類別值或類別標籤
②訓練樣例太少，或者說缺乏代表性樣本導致：即根據少量資料訓練處的分類模型易受過度擬合的影響。
overfitting 過度擬合 的概念
過適 維基百科 在統計學中，過適現象 英語 overfitting 或稱 過度擬合 是指在調適乙個統計模型時，使用過多引數。對比於可取得的資料總量來說，乙個荒謬的模型模型只要足夠複雜，是可以完美地適應資料。過適一般可以識為違反奧卡姆剃刀原則。當可選擇的引數的自由度超過資料所包含資訊內容時，這會導致最...
機器學習 過擬合 Overfitting
在統計學和機器學習中，overfitting一般在描述統計學模型隨機誤差或噪音時用到。它通常發生在模型過於複雜的情況下，如引數過多等。overfitting會使得模型的 效能變弱，並且增加資料的波動性。看下圖 綠線表示overfitting的模型，黑線表示正則化模型。雖然綠線最符合訓練資料，但它太依...
模型過度擬合
這幾天在訓練乙個文字處理的機器學習演算法，使用支援向量機和決策樹演算法在訓練集上的資料的準確度特別高，但是在測試集上的資料的準確度確很低，於是陷入過度擬合的煩惱中，查詢資料發現一些多度擬合的看法。仔細想想確實在訓練時存在一些問題，第一 輸入變數多，由於缺乏對問題的根本認識，使用了很多無關變數，這個問...