3.4.1-欠拟合 与 过拟合（Bias and variance） + 相关解决方案

3.4.1 欠拟合与过拟合 + 相关解决方案

1、定义

我们给出过拟合的定义：

Overfitting : If we have too many features, the learned hypothesis may fit the training set vey well, but fail to generalize to new examples.

例子1：线性回归（房价预测）

?

• 第一个图：是**“欠拟合”** （训练的特征输入较少（X1,X2,X3…房屋面积，房屋层数，房屋年龄）或缺乏复杂性而导致欠拟合），预测出来的数据有很大的误差，拟合不足（underfit）（尤其是在最后几个数据中，实际数据趋于平缓，而我们的预测线还是升高的）—— 展示出来的结果就是：数据具有 “高偏差”
• 第二个图：是我们合理假设的一个模型。可以看到，选取了合理的模型后，图像大致穿过了样本点。像极了做物理实验时，最后用一条曲线大致地穿过既定的样本点；和第一张图比起来，至少损失值大大下降了。 具有很好的 ——“泛化能力”
• 第三个图：是 “过拟合”，过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。换句话说，就是模型复杂度高于实际问题，模型在训练集上表现很好，但在测试集上却表现很差。模型对训练集"死记硬背"（记住了不适用于测试集的训练集性质或特点），没有理解数据背后的规律，泛化能力差。

例子2：Logistic回归

Fig2.Logistic regression（截屏自吴恩达机器学习）

三幅图哪个更好呢？不多说，第二张图应该是合理的划分方式，而不是像第三张图那样一板一眼。

为什么会出现过拟合现象？

造成原因主要有以下几种：
1、训练数据集样本单一，样本不足。如果训练样本只有负样本，然后那生成的模型去预测正样本，这肯定预测不准。所以训练样本要尽可能的全面，覆盖所有的数据类型。
2、训练数据中噪声干扰过大。噪声指训练数据中的干扰数据。过多的干扰会导致记录了很多噪声特征，影响了真实输入和输出之间的关系。
3、**模型过于复杂。**模型太复杂，已经能够“死记硬背”记下了训练数据的信息，但是遇到没有见过的数据的时候不能够变通，泛化能力太差。我们希望模型对不同的模型都有稳定的输出。模型太复杂是过拟合的重要因素。

如何解决 过拟合 + 欠拟合 问题

---

为什么会出现过拟合现象？

造成原因主要有以下几种：
1、“训练数据集样本单一，样本不足”：
如果训练样本只有负样本，然后那生成的模型去预测正样本，这肯定预测不准。所以训练样本要尽可能的全面，覆盖所有的数据类型。

2、训练数据中噪声干扰过大：
噪声指训练数据中的干扰数据。过多的干扰会导致记录了 很多噪声特征 ，忽略了真实输入和输出之间的关系。

3、模型过于复杂：
模型太复杂，已经能够“死记硬背”记下了训练数据的信息，但是遇到没有见过的数据的时候不能够变通，泛化能力太差。我们希望模型对不同的模型都有稳定的输出。模型太复杂是过拟合的重要因素。

---

我们会从 以上三种情况分别提出解决方案

• 吴恩达给出的解决方案概要：

3.4.2 解决过拟合+欠拟合问题（包含正则化方法）

参考链接

方法一：增大训练集数据的数量

像打钉子一样，钉子（训练集中的数据）多了，绳子（拟合后的回归线）怎么缠绕都是这样的。第一个图钉子打少了，绳子可能出现其他缠绕的方式了

方法二：减少属性值（特征值）的数量

• 人工选择哪些特征需要保留。
• 使用模型选择算法。

※方法三：正则化

• 正 则化是更温和的减少某些特征的影响的（不是直接把参数w赋值为0的）
  • 如下图，X^4的影响是很大的，想要减少这样的影响，正则化不是直接把他的系数W赋值为0，而是如0.0001,防止它产生过大的影响

• 正则化背后的想法：
  • 1000 只是我随便写的某个较大的数字而已。现在，如果我们要最小化这个函数，那么为了最小化这个新的代价函数，我们要让 θ3 和 θ4 尽可能小。因为，如果你在原有代价函数的基础上加上 1000 乘以 θ3 这一项 ，那么这个新的代价函数将变得很大，所以，当我们最小化这个新的代价函数时， 我们将使 θ3 的值接近于 0，同样 θ4 的值也接近于 0，就像我们忽略了这两个值一样。如果我们做到这一点（ θ3 和 θ4 接近 0 ），那么我们将得到一个近似的二次函数。
  • 如果参数的值更小，那么这一点就有点像有一个更简单的模型（或许是特征少一个），因此不容易过度拟合
  • 使过拟合的线变得 平滑
  • 正则化惩罚的特征是所有的特征参数 W0 ~ Wn

[实际上，这些参数的值越小，通常对应于越光滑的函数，也就是更加简单的函数。因此 就不易发生过拟合的问题。]:

• 损失函数如下：
  • 但是按照惯例，通常情况下我们还是只从 θ1 到 θn 进行正则化。
  • J（S）是损失函数

• 下面的这项就是一个正则化项

  • 

  • 并且 λ 在这里我们称做正则化参数。

    λ 要做的就是控制在两个不同的目标中的平衡关系。

  • **第一个目标就是我们想要训练，使假设更好地拟合训练数据。**我们希望假设能够很好的适应训练集。

  • 而第二个目标是我们想要保持参数值较小。（通过正则化项）

• **极端一：λ特别小的时候：例如 λ = 0 **
  

• 极端一：λ特别小的时候：例如 λ = ∞

  • 这时候 为了减少λ带来的影响，W0 ~ Wn 都近似0。那么就变成了一条 y = b 的直线

2、解决欠拟合问题

• 方法一：增加 更多的输入特征
• 方法二：增加多项式特征（x1^2 ; x2^2 ; x1*x2 ）
• 方法三：在正则化中，增大λ的值