模型训练中拟合现象的分析和处理办法

在模型训练和评估调整的过程中，我们往往会遇到“过拟合”或“欠拟合”的情况。如何有效地识别“过拟合”和“欠拟合”现象，并有针对性地进行模型调整，是不断改进训练模型的关键。特别是在实际项目中，采用多种方法、从多个角度降低“过拟合”和“欠拟合”的风险是算法工程师应当具备的领域知识。

我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差（经验误差），在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差（也可以说为在总体样本上的误差）。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差。

过拟合是指模型对于训练数据拟合呈过当的情况，反映到评估指标上，就是模型在训练集上的表现很好，但在测试集和新数据上的表现较差。欠拟合指的是模型在训练和预测时表现都不好的情况。具体表现如下图1所示：

图1

可以看出，图（a）是欠拟合的情况，拟合的黄线没有很好地捕捉到数据的特征，不能够很好地拟合数据。图（c）则是过拟合的情况，模型过于复杂，把噪声数据的特征也学习到模型中，导致模型泛化能力下降，在后期应用过程中很容易输出错误的预测结果。

图2

从图2中可以看出，如果模型一直训练下去，训练集上的误差可以无限小，但此时的泛化误差就很大。

欠拟合和过拟合都是非正常现象，我们需要通过不同的手段使得模型训练的结果符合使用要求。

降低“欠拟合”风险的方法

（1）添加新特征。当特征不足或者现有特征与样本标签的相关性不强时，模型容易出现欠拟合。通过挖掘“上下文特征”“ID类特征”“组合特征”等新的特征，往往能够取得更好的效果。在深度学习潮流中，有很多模型可以帮助完成特征工 程，如因子分解机、梯度提升决策树、Deep-crossing等都可以成为丰富特征的方法。

（2）增加模型复杂度。简单模型的学习能力较差，通过增加模型的复杂度可以使模型拥有更强的拟合能力。例如，在线性模型中添加高次项，在神经网络模型中增加网络层数或神经元个数等。 

（3）减小正则化系数。正则化是用来防止过拟合的，但当模型出现欠拟合现 象时，则需要有针对性地减小正则化系数。

降低“过拟合”风险的方法

（1）从数据入手，获得更多的训练数据。使用更多的训练数据是解决过拟合 问题最有效的手段，因为更多的样本能够让模型学习到更多更有效的特征，减小噪声的影响。当然，直接增加实验数据一般是很困难的，但是可以通过一定的规则来扩充训练数据。比如，在图像分类的问题上，可以通过图像的平移、旋转、 缩放等方式扩充数据；更进一步地，可以使用生成式对抗网络来合成大量的新训练数据。

（2）降低模型复杂度。在数据较少时，模型过于复杂是产生过拟合的主要因 素，适当降低模型复杂度可以避免模型拟合过多的采样噪声。例如，在神经网络模型中减少网络层数、神经元个数等；在决策树模型中降低树的深度、进行剪枝等。

（3）正则化方法。给模型的参数加上一定的正则约束，比如将权值的大小加 入到损失函数中。以L2正则化为例：

这样，在优化原来的目标函数C0的同时，也能避免权值过大带来的过拟合风险。

（4）Dropout。Dropout是深度学习中最常用的控制过拟合的方法，主要用在全连接层处，该方法是在一定的概率上（通常设置为0.5，原因是此时随机生成的网络结构最多）隐式的去除网络中的神经元，具体如图3：

Dropout会导致网络的训练速度慢2、3倍，而且数据小的时候，Dropout的效果并不会太好。因此只会在大型网络上使用。

（5）集成学习方法。集成学习是一种在机器学习中处理过拟合的常用方法，把多个模型集成在一起，来降低单一模型的 过拟合风险，如Bagging方法。