如何避免泛化模型的欠拟合

在机器学习领域，模型的泛化能力是一个非常重要的指标。泛化能力越强，表示模型在未见过的数据上的表现越好，能够更好地处理未知的情况。然而，泛化能力强的模型也有可能出现欠拟合的情况，即在训练集上表现不佳。本文将从多个角度分析如何避免泛化模型的欠拟合。

如何避免泛化模型的欠拟合？

一、增加数据量

数据量越大，模型就越容易学习到数据的规律，从而提高泛化能力。因此，增加数据量是避免欠拟合的一种有效方法。可以通过数据增强、爬虫等方式增加数据量，或者通过集成学习等方法，利用多个模型训练数据集的不同子集，从而提高模型的泛化能力。

二、选择合适的模型

选择合适的模型也是避免欠拟合的重要方法。在选择模型时，需要根据数据集的特点、问题的复杂度等因素选择适合的模型。如果使用的是线性模型，则可能会出现欠拟合的情况，因此需要考虑使用更加复杂的模型，如决策树、神经网络等模型。

三、增加特征数量

增加特征数量也是避免欠拟合的一种方法。如果特征数量过少，模型可能会无法捕捉到数据的复杂性，导致欠拟合。因此，可以通过特征工程等方式增加特征数量，从而提高模型的泛化能力。

四、调整超参数

调整超参数也是避免欠拟合的一种方法。超参数是指在模型训练过程中需要调整的参数，如学习率、正则化系数等。通过调整超参数，可以改变模型的复杂度，从而避免欠拟合。

五、使用正则化技术

正则化是一种常用的避免欠拟合的技术。常见的正则化技术包括L1正则化、L2正则化等。这些技术可以通过限制模型的参数范围，从而避免模型过拟合，提高泛化能力。

综上所述，避免泛化模型的欠拟合可以从增加数据量、选择合适的模型、增加特征数量、调整超参数、使用正则化技术等多个角度入手。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法来提高模型的泛化能力。

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横截面模型拟合优度过高的原因

所谓模型过拟合现象：
在训练网络模型的时候，会发现模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现一般或者很差。
总结一句话：已知数据预测的很好，但对未知数据预测得很差的现象。

模型过拟合将图片数据的噪声当成特征点学习进去，导致模型的泛化能力很差，
只能在训练集上表现不错，对未知的其它样本预测表现不佳！

我们通过深度学习或者机器学习的根本问题是解决优化和泛化的问题平衡。
优化问题：训练模型以在训练数据上得到最佳性能。
泛化问题：模型在测试集上的取得很好的性能。

简单分析在模型训练过程的初期和后期：

2、模型拟合
模型拟合分为过拟合和欠拟合以及适度拟合。
下面以表格的形式表示拟合程度的简要判断标准。

训练集准确率 测试集准确率 得出结论
不好 不好 欠拟合
好 不好 过拟合
好 好 适度拟合
以下是欠拟合、适度拟合、过拟合的抽象数学表达以及形象展示拟合的程度。
第1组模型欠拟合：模型复杂度过低，抽象出的数学公式过于简单，有很多错分的数据，不能很好的你和我们的训练集。
第2组模型拟合适度：虽然有个别错误数据点，但是预测新数据效果很好。
第3组模型过拟合：模型复杂度过高，抽象出的数学公式非常复杂，很完美的拟合训练集的每个数据，但过度强调拟合原始数据。预测新数据时它的表现性很差。

3、简述原因
欠拟合：
训练的特征量过少。
模型复杂度过低，网络模型过于简单。
训练数据集非常不健康，存在大量的错误标注。

过拟合：
样本数量太少，样本数据不足以代表预定的分类规则。
样本噪音干扰过大，将大部分噪音认为是特征从而扰乱了预设的分类规则。

4、欠拟合解决办法
对于欠拟合：总结一句话是模型简单的，样本数据量不够。

扩充样本数据，则增加更多的样本数据特征，使输入数据具有更强的表达能力。
增加模型复杂度：更换更复杂的网络模型，或者网络模型取消掉原有的正则化参数，正则化的目的是用来防止过拟合的，但是模型出现了欠拟合，则需要减少正则化参数，不过这种方法一般不用，通常是更换更复杂的网络。
增加模型训练的迭代次数，模型训练迭代次数太少，训练的数据特征未充分学习。
手动调整参数和超参数。
5、过拟合解决办法
对于过拟合：发生过拟合最常见的现象就是数据量太少而模型太复杂。
训练集的数量级和模型的复杂度不匹配，大致思路是训练集的数量级要小于模型的复杂度。

首先增加训练数据数的样本数据量，并检查样本标签的准确性，训练集越多，过拟合的概率越小。
最好的是人工标注高质量的数据，可以采用一定的数据增强策略，来实现数据集的扩充。
注意扩充后的图像要手动确认，因为可能会有脏数据，从而会引入一定的噪声，噪声也会影响模型的性能的。

样本噪音干扰过大，需要手动清理掉脏数据，否则模型过分学习了噪音特征，反而忽略了真实的输入输出间的关系

参数太多，模型复杂度过高，将模型更换为更简单的网络模型，或者正则化L1和L2。 L1是模型各个参数的绝对值之和。L2是模型各个参数的平方和的开方值。
使用正则化约束：损失函数后面添加正则化项，可以避免训练出来的参数过大从而使模型过拟合。使用正则化缓解过拟合的手段广泛应用，不论是在线性回归还是在神经网络的梯度下降计算过程中，都应用到了正则化的方法。常用的正则化有l1正则和l2正则。

使用Dropout，即按一定的比例去除隐藏层的神经单元，使神经网络的结构简单化。torch.nn.Dropout(0.6)，这里的0.6是神经元不保留的概率。

使用BN:Batch Normalization批归一化处理层，作用非常大。使得每一层的数据分布不变，做归一化处理，加快了模型的收敛速度，避免梯度消失、提高准确率。

保证训练数据的分布和测试数据的分布要保持一致，否则模型学习识鸟，你用它识别鸡蛋。

不要过度训练，提前结束训练early-stopping：训练时间足够长，模型就会把一些噪声隐含的规律学习到，这个时候降低模型的性能是显而易见的。所以建议在模型迭代训练时候记录训练精度(或损失)和验证精度(或损失)，如果模型训练的效果不再提高，比如训练误差一直在降低但是验证误差却不再降低甚至上升，这时候便可以结束模型训练了。

手动调整参数和超参数。

泛化误差及交叉检验

即误差 偏差 方差 不可避免的标准差 之间，是什么关系？ 先上结论：

看样本拟合得怎么样？由上面靶图可以分析，bias决定点离靶中心位置，bias越低离靶心越近，代表越好，途径就是复杂化模型，增加模型的参数，但是可能导致过拟合，对应high variance情况。low bias 可以理解打靶打的相对比较准，在靶心附近周围。

看样本上训练出来的模型在测试集上的表现，varience决定点的分散程度，varience越低越集中，代表越好，途径就是简化模型，减少模型的参数，但是可能导致欠拟合，对应high bias情况。low variance可以理解打靶打的比较稳，比较集中。

由曲线图可以理解，bias和varience需要tradeoff来使用。

下图表示k=10

Let's now see how we can perform K-fold-cross-validationusing scikit-learnon the auto-dataset.

In addition to the usual imports, you should also import the function cross_val_score() from sklearn.model_selection .

Next, call cross_val_score() by passing dt, X_train, y_train; set the parameters cv to 10 for 10-fold-cross-validation and scoring to neg_mean_squared_errorto compute the negative-mean-squared-errors .

The result is a numpy-array of the 10 negative mean-squared-errorsachieved on the 10-folds. You can multiply the result by -1 to obtain an array of CV-MSE .

The CV-mean-squared-errorcan be determined as the mean of MSE_CV .

Finally, you can use the function MSEto evaluate the train and test set mean-squared-errors .

Given that the training set error is smaller than the CV-error , we can deduce that dt overfits the training setand that it suffers from high variance . Notice how the CV and test set errors are roughly equal.

参考链接：
交叉验证 Cross-validation
ML：图解Error = Bias^2 + Var + Irreducible Error
知乎：机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？

分析验证中灵敏度偏大怎么解决

当验证中的灵敏度偏大时，可能会出现过多的错误阳性结果，即将实际不应该被判定为阳性的情况错误地被判定为阳性。这可能会导致不必要的恐慌和进一步的测试或干预，从而增加了成本和不便。

要解决验证中灵敏度偏大的问题，可以考虑以下几个步骤：

1. 重新评估验证方法：确保所使用的验证方法是准确和可靠的。验证方法的选择应基于经过充分验证的数据和科学依据，以确保其灵敏度和特异性的平衡。重新审视验证流程，包括样本收集、实验室测试和数据分析等环节，以确定是否存在潜在的问题。

2. 优化测试条件：检查测试条件是否符合标准化要求，并确保在适当的条件下进行测试。可能需要根据相关的指导方针和最佳实践进行调整，以确保结果的准确性。例如，调整实验室设备、试剂盒或操作程序，以减少潜在的干扰因素。

3. 验证结果复查：重新审查之前的阳性结果，确认是否存在错误判定。使用其他验证方法或技术进行再次验证，以确认结果的准确性。如果发现了错误判定的情况，进行必要的更正，并采取措施避免类似错误的再次发生。

4. 重新评估参考标准：如果验证中的灵敏度问题持续存在，可能需要重新评估所使用的参考标准。参考标准的制定应基于可靠的数据和科学依据，并经过充分的审查和验证。可能需要与专业机构、研究人员或其他专业人士合作，以确保参考标准的准确性和可靠性。

5. 持续监测和改进：建立一个持续监测和改进的机制，以跟踪验证结果的变化和改进措施的有效性。定期回顾验证流程，并根据实际情况进行调整和改进。收集反馈意见和数据，以便及时发现和解决问题，并确保验证方法的准确性和可靠性。

最重要的是，解决验证中灵敏度偏大的问题需要一种系统性的方法，结合科学依据和实践经验，并与专业人士进行合作。这样可以确保采取的措施是全面的、有效的，并能够提高验证结果的准确性。