过拟合（原因、解决方案、原理）

1.定义

标准定义：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。 —-《Machine Learning》Tom M.Mitchell

2.出现过拟合的一些原因

（1）建模样本抽取错误，包括（但不限于）样本数量太少，抽样方法错误，抽样时没有足够正确考虑业务场景或业务特点，等等导致抽出的样本数据不能有效足够代表业务逻辑或业务场景；
（2）样本里的噪音数据干扰过大，大到模型过分记住了噪音特征，反而忽略了真实的输入输出间的关系；
（3）建模时的“逻辑假设”到了模型应用时已经不能成立了。任何预测模型都是在假设的基

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