人工智能入门实战：过拟合与欠拟合问题解决策略_人工智能什么是过拟合

1.背景介绍

过拟合（overfitting）是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据或其他真实数据上出现较差的性能，原因可能是模型过于复杂，没有充分训练；欠拟合（underfitting）则相反，表示模型在训练数据上表现不佳，甚至无法拟合训练样本。

机器学习中经常会遇到这样的问题，如何有效地控制过拟合和欠拟合的问题是个重要的问题。因此，这篇文章就来总结一下解决过拟合与欠拟合问题的方法，以及这些方法的优缺点。

对于分类任务而言，常用的控制过拟合与欠拟合的方法有以下几种：

1、正则化 2、交叉验证 3、增加数据量 4、降低维度 5、限制模型大小 6、提高泛化能力

下面，我将分别介绍每一种方法及其应用场景。

2.核心概念与联系

（1）正则化

正则化是通过引入“先验信息”或约束来限制模型的复杂性的一种方式。正则化的基本思想是在目标函数中添加一个正则化项，该项用来描述模型参数的范数，进一步减少模型参数的复杂程度。

举例来说，在线性回归模型中，可以用L1正则化来对参数进行约束：

$$\min_{w} \frac{1}{2m}\sum_{i=1}^m(h_{\theta}(x_i) - y_i)^2 + \lambda|\theta|_1$$

其中，$h_{\theta}$是模型的预测值，$\theta$是模型的参数，$\lambda$是正则化系数，它控制了参数的模长。$|\theta|_1$表示$\theta$的所有元素绝对值的和。

从公式可以看出，正则化项使得模型参