防止过拟合的方法

今日面试题

防止过拟合的方法

解析：

过拟合的原因是算法的学习能力过强；一些假设条件（如样本独立同分布）可能是不成立的；训练样本过少不能对整个空间进行分布估计。

处理方法：
1、早停止：如在训练中多次迭代后发现模型性能没有显著提高就停止训练；
2、数据集扩增：原有数据增加、原有数据加随机噪声、重采样；
3、正则化，正则化可以限制模型的复杂度；
4、交叉验证；
5、特征选择/特征降维；
6、创建一个验证集是最基本的防止过拟合的方法。我们最终训练得到的模型目标是要在验证集上面有好的表现，而不训练集。

END

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