过拟合的现象是什么?
1、过拟合 ：所选模型的复杂度比真模型更高；学习时选择的模型所包含的参数过多，对已经数据预测得很好，但是对未知数据预测得很差的现象。过拟合一般特点 ：高方差，低偏差。导致过拟合原因： 训练数据不够，模型进行过度训练（overtraining）等。
2、过拟合的表现主要有以下几点： 准确率提升不明显：在训练集上，模型的准确率可能已经很高，但在测试集上，准确率提升不明显，甚至有所下降。这表明模型在训练数据上的表现过于依赖训练数据，而无法适应未见过的测试数据。
3、在数据分析中，经常会出现“过拟合”现象，判断方法为一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但在训练数据外的数据集却不能很好的拟合数据。生活中，我发现也会经常出现类似于“过拟合’的现象。
问什么在决策树训练过程中会出现过拟合?
1、剪枝（pruning）则是决策树算法对付过拟合的主要手段，剪枝的策略有两种如下：定义：预剪枝就是在构造决策树的过程中，先对每个结点在划分前进行估计，如果当前结点的划分不能带来决策树模型泛化性能的提升，则不对当前结点进行划分并且将当前结点标记为叶结点。
2、但是在训练数据外的数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。
3、过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含 抽样误差 ，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。具体表现就是最终模型在训练集上效果好；在测试集上效果差。模型泛化能力弱。
4、决策树剪枝由于决策树是完全依照训练集生成的，有可能会有过拟合现象，因此一般会对生成的决策树进行剪枝。
回归过拟合是什么意思?
1、过拟合含义：所谓过拟合（Overfitting）：指一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合（训练误差小）但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据（测试误差大）。此时模型的泛化能力较差，不利于推广。过拟合产生的原因：训练数据中存在噪音或者训练数据太少。
2、过拟合（overfitting/high variance） 高波动性 欠拟合（underfitting/high bias） 高偏差 比如给出一些样本点，需要在上面画画，第一张图毫无规律可寻，称为欠拟合。而中间图找出了一些样本点之间的关联性。最后一张图根据样本点画出了一只猫。我们称为过拟合。
3、过拟合是机器学习中的常见问题，它是指模型在训练数据集上表现良好，但是用于未知数据时性能不佳 如果一个模型出现了过拟合问题，我们也说此模型有高方差，这有可能是因为使用了相关数据中过多的参数，从而使得模型变得国于复杂。同样，模型也可能面临欠拟合（高偏差）问题。
4、过拟合：如果模型回归结果中缺少某些重要因素，那么模型可能会过度拟合训练数据，导致对测试数据的预测能力下降。这会使得模型在实际应用中的表现不佳，因为模型可能无法泛化到新的数据集。鲁棒性差：漏掉重要因素可能导致模型对输入数据的敏感性增加，容易受到异常值和噪声的影响。
什么是「过拟合」,如何判断,常见的原因是什么?
过拟合：所表现的就是模型训练误差很小，但测试误差很大。原因 模型过度的学习训练样本所具有的特性，导致将训练样本所独有的特性，不是这一类别所共有的特性。例如训练能够识别狗的网络，模型只能认识哈士奇是狗，而不认识金毛也是狗。当用测试数据集进行预测时会导致模型的预测准确率较低，泛化性能较差。
所谓过拟合（Overfit），是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集 上却不能很好的拟合数据。此时我们就叫这个假设出现了overfit的现象。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。
过拟合 ：所选模型的复杂度比真模型更高；学习时选择的模型所包含的参数过多，对已经数据预测得很好，但是对未知数据预测得很差的现象。过拟合一般特点 ：高方差，低偏差。导致过拟合原因： 训练数据不够，模型进行过度训练（overtraining）等。
一份可运行的学习曲线（learning curves） 1 2 3 过拟合是模型对训练集数据拟合能力太强，甚至将训练数据中的noise都学习进去了，造成了在测试集上预测能力差的情况。
用什么方法可以判断欠拟合和过拟合?
1、学习曲线（learning curves）2）交叉验证（corss-validation）3）我们可以先通过训练集和测试集准确率的大小，直观的判断模型是否过拟合；当没有把握断定模型是否过拟合时，再借助学习曲线。
2、欠拟合是指模型没有能够很好的学习到数据特征，不能很好地拟合数据，表现为预测值与真实值之前存在较大的偏差。
3、欠拟合：偏差 方差，对应简单模型 过拟合：偏差 方差，对应复杂模型 正则系数过高会导致欠拟合 高偏差、低方差 其实，模型在训练集上的 误差 来源主要来自于 偏差 （和1比较），在测试集上 误差 来源主要来自于 方差 （和训练集比较）。
4、考虑过多，超出自变量的一般含义维度，过多考虑噪声，会造成过拟合。可以认为预测准确率、召回率都比理论上最佳拟合函数低很多，则为欠拟合。
5、一般都是依靠模型在训练集和验证集上的表现有一个大体的判断就行了。如果要有一个具体的方法，可以参考机器学中，学习曲线来判断模型是否过拟合。也就是看训练集合验证集随着样本数量的增加，他们之间的差值变化。
什么是过拟合、网络退化、梯度消失和梯度**?
过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现差的情况。在默纳克中，过拟合可能由于训练数据量过少、模型复杂度过高等原因导致。解决方法：增加训练数据量、减小模型复杂度等。故障二：欠拟合 欠拟合是指模型无法很好地拟合数据的情况。
当CNN的非线性太强时，模型可能会过于复杂地拟合训练数据的细节和噪音，导致无法泛化到新的数据。 模型复杂度增加：非线性操作会增加CNN模型的复杂度，包括参数数量和计算量。这可能会导致模型训练时间增加、存储需求增加以及计算资源消耗增加。
欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。而过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。考虑过多，超出自变量的一般含义维度，过多考虑噪声，会造成过拟合。可以认为预测准确率、召回率都比理论上最佳拟合函数低很多，则为欠拟合。
同理，梯度**的问题也就很明显了，就是当权值 过大时，导致 ，最后大于1的值不断相乘，就会产生梯度**。Sigmoid函数求导图像 梯度消失和梯度**本质上是一样的，都是因为网络层数太深而引发的梯度反向传播中的连乘效应。
如果梯度超过这个阈值，那么将其强制限制在这个范围之内。正则化可以通过对权重做正则限制过拟合，从而限制梯度**的发生。3）relu等激活函数。relu：如果激活导数为1，那么不存在梯度消失和**了。4）batch norm。通过对每一层的输出规范为均值方差一致的方法，消除了权重带来的放大缩小的影响。
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