過擬合解釋
在機器學習中，最終目標是創建一個能夠很好地推廣到新數據的模型。當模型過於適應訓練數據，甚至捕捉其隨機波動時，就會發生過度擬合。想像一下，教一個孩子認識鳥類，但你沒有教導一般鳥類的特徵，而是只向他們展示鴿子。如果他們看到一隻鷹，他們可能仍然認為這是一隻鴿子，因為這就是他們所知道的。
過度擬合的原因可能有很多：
複雜的模型。使用過於複雜的模型來 哥倫比亞電話號碼列表 完成簡單的任務可能會導致過度擬合。例如，對本質上是線性的資料使用高次多項式迴歸。
數據不足。如果沒有足夠的數據，模型可能會發現實際上並不存在的模式。
嘈雜的數據。如果訓練資料包含錯誤或隨機波動，過度擬合的模型會將這些視為模式。
過度擬合的影響是顯著的。雖然過度擬合的模型在訓練資料上具有很高的準確性，但它在新的、未見過的資料上表現不佳，因為它不夠泛化。
如何檢測過度擬合
檢測過度擬合是機器學習過程中的關鍵步驟。您可以透過以下方法發現它：
驗證集。將資料分為訓練集和驗證集。如果您的模型在訓練集上表現良好，但在驗證集上表現不佳，則可能是過度擬合。
學習曲線。隨著時間的推移，繪製模型在訓練集和驗證集上的表現。如果兩條曲線開始發散，則表示存在過度擬合。
交叉驗證。使用交叉驗證，將訓練資料分割多次，並在每次分割時評估模型。
在以下情況下檢查過度擬合尤其重要：
您正在使用一個複雜的模型。
您的資料量很小。
就像醫療診斷一樣，風險很高。
如何防止過度擬合
防止過度擬合比治癒它更好。以下是一些需要採取的步驟：
更簡單的模型。從更簡單的模型開始，僅在必要時增加複雜性。
更多數據。如果可能的話，收集更多數據。模型訓練的資料越多，它的泛化能力就越好。
正則化。 L1 和 L2 正則化等技術可以透過懲罰可能導致過度擬合的某些模型參數來幫助防止過度擬合。
輟學。在神經網路中，dropout 是一種在訓練過程中「丟棄」隨機神經元的技術，迫使網路學習更穩健的特徵。
請參閱我們有關如何防止機器學習中過度擬合的完整教學。
過擬合與欠擬合
過度擬合是模型對訓練資料的過度適應，而欠擬合則相反。欠擬合的模型甚至無法捕捉訓練資料中的基本模式。
過度擬合：訓練資料準確率高，新資料準確率低。想像一下，一個 GPS 在您的家鄉運作良好，但在其他地方就會迷路。
欠擬合：訓練資料和新資料的準確性均較低。這就像一個GPS，甚至無法導航你的家鄉。
過度擬合和欠擬合都會導致對新資料的預測不佳，但原因不同。過度擬合通常是由於模型過於複雜或雜訊資料造成的，而欠擬合可能是由於模型過於簡單或特徵不足造成的。
過度擬合：機器學習工程師的持續鬥爭
作為機器學習 (ML) 工程師，我們不斷尋求建立最準確的模型。然而，過度擬合是追求高精度所帶來的主要風險之一。
許多公司陷入了過度擬合的陷阱。他們看到了很高的訓練準確性，並認為他們已經開發了一個出色的模型。不幸的是，當他們在現實世界中部署該模型時，它完全崩潰了。這就像你在所有練習考試中都取得了好成績，但在實際考試中卻失敗了。
身為機器學習工程師，我們必須抵制僅僅追求訓練資料完美準確性的誘惑。您根本無法獲得 100% 的訓練資料準確性並期望將其轉化為新資料。我們必須使用交叉驗證、正規化、資料增強和整合等技術來確保我們的模型具有良好的泛化能力。
機器學習的旅程通常是從欠擬合的模型開始，然後透過迭代慢慢提高準確性。但到了某個程度，額外的調整就會開始導致過度擬合。我們必須在欠擬合和過度擬合之間劃清界限，才能找到在所有情況下都表現良好的金髮姑娘模型。
