模型过拟合与解决策略
问题描述
在机器学习项目中，模型过拟合是一个非常常见的问题。过拟合指的是模型在训练集上表现优异，但在测试集上表现不佳的现象。具体来说，当模型过于复杂时，它可能会记住训练数据中的噪声和细节，导致在新的未见过的数据上无法泛化。
性能分析
| 指标 | 过拟合 | 欠拟合 |
|---|---|---|
| 训练集准确率 | 95% | 70% |
| 测试集准确率 | 60% | 90% |
| 精确率 | 90% | 80% |
| 召回率 | 50% | 95% |
总结
模型过拟合的根本原因是模型过于复杂，无法在训练数据中提取本质特征。解决过拟合的方法主要包括:
1. 正则化方法（L1/L2正则化）
2. 交叉验证选择最优超参数
3. 数据增强技术
4. 降低模型复杂度（减少层数或神经元数量）
5. 使用早停法