防止過擬合的方法？
防止過擬合的方法？
答：過擬合的原因是演算法的學習能力過強；一些假設條件（如樣本獨立同分布）可能是不成立的；訓練樣本過少不能對整個空間進行分佈估計。
處理方法：
1 早停止：如在訓練中多次迭代後發現模型效能沒有顯著提高就停止訓練
2 資料集擴增：原有資料增加、原有資料加隨機噪聲、重取樣
3 正則化，正則化可以限制模型的複雜度
4 交叉驗證
5 特徵選擇/特徵降維
6 建立一個驗證集是最基本的防止過擬合的方法。我們最終訓練得到的模型目標是要在驗證集上面有好的表現，而不訓練集
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