過擬合和欠擬合以及相對應的解決辦法

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欠擬合：是指模型的學習能力比較低，以至於，只學到了很少的一部分資訊，當進行預測的時候，會發生方差最低，和偏差較大的情況
過擬合：是指模型的學習能力比較強，以至於，直接把題給背下來了，如果考到原題，就會實現相應的預測100%，如果預測的不再訓練集中，那麼結果就是0.
過擬合是偏差較小，但是方差較大
上面的較小與較大是和不欠擬合也不過擬合的相比而言的，這也在某種程度上說明了，偏差 和方差是一個均衡的狀態，一個高一個低，高和低都不好
mse=var+bias

圖片來源於華東師範大學茆師鬆的書，出版社是高等教育


欠擬合的解決辦法
1）新增其他特徵項，有時候我們模型出現欠擬合的時候是因為特徵項不夠導致的，可以新增其他特徵項來很好地解決。例如，“組合”、“泛化”、“相關性”三類特徵是特徵新增的重要手段，無論在什麼場景，都可以照葫蘆畫瓢，總會得到意想不到的效果。除上面的特徵之外，“上下文特徵”、“平臺特徵”等等，都可以作為特徵新增的首選項。
2）新增多項式特徵，這個在機器學習演算法裡面用的很普遍，例如將線性模型通過新增二次項或者三次項使模型泛化能力更強。例如上面的圖片的例子。
3）減少正則化引數，正則化的目的是用來防止過擬合的，但是現在模型出現了欠擬合，則需要減少正則化引數。
4）增加模型複雜度。如果模型太簡單，不能夠應對複雜的任務。可以使用更復雜的模型，減小正則化係數。具體來說可以使用核函式，整合學習方法，深度學習等。
整合學習方法boosting（如GBDT,xgboost，adaboost）能有效解決high bias，
過擬合解決辦法：
解決方法：
1) 合適的模型(simpler model structure)
2) 正則化(regularization) L2正則化
3) 資料增強(data augmention)
4) 隨機失活(Dropout) 或者weight decy
5) 批規範化(batch normalization)
6) Bagging和其他整合模型 例如： 隨機森林模型可以
7）重新清洗資料，導致過擬合的一個原因也有可能是資料不純導致的，如果出現了過擬合就需要我們重新清洗資料。
8）增大資料的訓練量，還有一個原因就是我們用於訓練的資料量太小導致的，訓練資料佔總資料的比例過小。

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