为什么训练数据量少时，会出现过拟合现象？过拟合现象的根源是什么？
2023-07-13 阅读 43
当训练数据量较少时，模型很容易记住训练数据集中的每个样本的细节和噪声，而无法从中学习到普遍的模式和规律。这导致模型在训练数据上表现良好，但在新的未见过的数据上表现较差，即出现了过拟合现象。
过拟合的根源主要有以下几个方面：
1. 数据不足：当训练数据量较少时，模型无法从有限的样本中学习到足够的普遍规律，容易过度拟合训练数据。
2. 模型复杂度过高：如果模型的复杂度过高，参数过多，模型会更容易记住训练数据中的细节和噪声，而无法从中抽象出一般性的规律。
3. 特征选择不当：如果选择的特征过于复杂或者过于特异，模型也容易过拟合。特征选择应该尽量选择具有较好的泛化能力的特征。
4. 训练过程中的噪声：训练数据中的噪声可能会被模型错误地学习，导致过拟合。
解决过拟合问题的方法包括增加训练数据量、降低模型复杂度、进行特征选择和正则化等。这些方法可以帮助模型更好地泛化并避免过拟合。
更新于 2023年07月13日
