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机器学习中，经常讨论到的一个话题就是泛化能力。泛化能力的强弱决定了模型的好坏，而影响泛化能力的则是模型的拟合问题。
欠拟合
机器学习的目的并不是为了对训练集的做出正确的预测，而是对没有在训练集中出现的数据进行正确的预测。但是对训练集之外的数据预测的前提是，模型在训练集上的表现很好，基本可以满足大部分数据的预测，这样才会被用在训练集之外的数据。而当模型对训练集预测的结果准确率很低时，说明模型的学习能力很弱，无法学习到数据中的一定“规律”，这样模型就处于欠拟合状态。
欠拟合的解决方法比较容易，常用的方法有：
- 原数据的特征向量太少、增加样本特征，也可以加入特征组合。
- 避免使用线性模型，例如决策树，SVM，深度学习等模型。
- 增加模型的复杂度，减少正则化系数。
欠拟合的问题解决起来比较简单，较为困难的并且是大部分机器学习都会遇到的则是过拟合问题。
过拟合
模型在训练集上表现很好，而预测除训练集以外的数据时，表现却不尽人意，这种问题十有八九便是模型过拟合，意味着模型不仅学习了数据中的一定“规律”，还将各类噪声、波动也学习了进去，相应的处理方法则比欠拟合复杂了许多：
- 增加样本量，对数据清洗过后在进行训练，避免学入噪声。
- 如果数据中存在正负样本，尽可能保证正负样本的占比均匀或者训练集覆盖所有的数据类型。
- 选择相对简单的模型，补充特征不要太多，模型参数不要太复杂
- 验证模型时尽量采用交叉检验的验证方法。
- 正则化方法，有L1正则化和L2正则化，原则就是让得到的模型复杂度趋于最小。
- 深度学习中还可以采用dropout，batch normalization， early stop等方法。
- 模型融合/集成学习方法也是很好的防止过拟合方法。
（需要注意的是，降维并不能有效的抑制过拟合，它只是降低了特征的维度，并没有减少特征的信息。）
总结如下：
欠拟合：在训练数据表现都很差，在未知数据上也是一样。
过拟合：在训练数据上表现较好，在未知数据上表现较差。
其中每一条解决方法拓展出来都很多，想要了解具体步骤的同学可自行搜索，或者期待后续的更新 -_ - ~~~！