機器學習問題中過擬合出現的原因及解決方案
如果一味的追求模型的預測能力，所選的模型複雜度就會過高，這種現象稱為過擬合。模型表現出來的就是訓練模型時誤差很小，但在測試的時候誤差很大。
一、產生的原因：
1.樣本資料問題
樣本資料太少
樣本抽樣不符合業務場景
樣本中的噪音資料影響2.模型問題
模型複雜度高，引數太多
決策樹模型沒有剪紙
模型訓練過程中權重迭代次數太多，擬合了資料中的噪聲資料二、解決方案
1.樣本資料方面
增加樣本數量
對樣本資料進行降維
新增驗證資料
抽樣方法要符合業務場景
清洗噪聲資料2.模型方面
控制模型複雜度，優先選擇複雜度簡單的模型，或者融合模型 利用先驗知識新增L1，L2正則項 進行交叉驗證 不要過度訓練，最優化求解，收斂之前停止迭代 如果是決策樹模型進行減值 權重衰減
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