如何解決過擬合問題

機器學習算法是從數據中學習的過程，它將訓練樣本數據轉化為模型，進而應用於測試數據。本文將介紹機器學習中常見的過擬合問題，並提出解決過擬合的方法。

一、模型過擬合怎麼解決

模型過擬合是指模型在訓練集上的表現很好，但在測試集上表現不佳。為了避免模型的過擬合問題，可以採取以下措施:

1.減少模型複雜度

當模型過於複雜時，容易導致過擬合。為了消除過擬合，可以採取Simpler model極簡模型的思路，減少模型的複雜度。例如，使用更少的特徵，減少特徵的數量，或簡化模型結構。

2.增加數據量

當訓練數據不足時，容易出現過擬合問題。因此，增加數據量可以緩解過擬合。有時候我們可以通過數據增強的方式來擴充樣本數量，如數據集的對偶和轉換等。

3.正則化

正則化是指在目標函數中加入模型參數的懲罰項，從而避免過擬合問題。正則化一般有兩種形式：L1和L2正則化。

def L1(x):
   return np.sum(np.abs(x))

def L2(x):
    return np.sqrt(np.sum(np.square(x)))

其中，L1正則化（L1 regularization），也叫lasso，它將模型參數的絕對值之和添加到損失函數中作為懲罰項；而L2正則化（L2 regularization），也叫ridge，它將模型參數的平方和添加到損失函數中作為懲罰項。

二、過度擬合怎麼解決

過度擬合（Overfitting）是指在訓練過程中，模型過分的學習了訓練集的細節和噪聲，導致在新數據上表現不好。為了解決過度擬合，我們可以採取以下措施：

1.交叉驗證

交叉驗證（Cross Validation）是一種用於評價模型性能的技術，它將數據樣本分成訓練集和驗證集。通過不斷調整模型，找到能夠在驗證集上表現最好的模型和參數，從而減少過擬合問題的出現，從而提高模型的泛化能力。

kfold = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=0)
for train_index, val_index in skf.split(X_train, y_train):
    X_train_k, X_val = X_train[train_index], X_train[val_index]
    y_train_k, y_val = y_train[train_index], y_train[val_index]

2.早停法

早停法（Early Stopping）是通過在訓練過程中監測驗證誤差表現是否改善來決定何時停止訓練模型。當驗證誤差不斷升高時，模型的訓練就終止。早停法的優點是簡單易用，不需要調整太多超參數。

early_stopping = EarlyStopping(
    monitor='val_loss', min_delta=min_delta, patience=patience, verbose=1, mode='auto', baseline=None, restore_best_weights=True
)

3.添加噪聲

我們可以在訓練樣本中添加一些隨機的噪聲，以達到模型泛化的目的。通過加入噪聲，可以避免模型過分擬合訓練數據。常用方法是對訓練樣本數據進行數據增強，例如，通過旋轉、平移等方式對圖像加入噪聲。

三、邏輯回歸過擬合怎麼解決

邏輯回歸是一種常用的分類算法，也存在過擬合的問題。解決邏輯回歸過擬合的方法和通用的方法類似，可以採取以下措施：

1.特徵選擇

通過特徵選擇，我們可以減少模型特徵，避免特徵之間的關聯性，從而減少過擬合。特徵選擇的方法常見的有卡方檢驗、LR檢驗、RFECV等。

selector = RFECV(estimator=LogisticRegression())
selector = selector.fit(X_train, y_train)
mask = selector.get_support()

2.L1正則化

L1正則化，它可平衡特徵的影響，保留與目標變量較強相關的特徵，同時減少模型的複雜性。

logistic = LogisticRegression(penalty='l1')

3.數據增強

通過樣本的對偶、轉換、模擬等方式，擴充樣本數量，幫助模型更好地適應分類任務。常見的方法有數據平衡等。

def data_augmentation(x, y):
    x_new = []
    y_new = []
    for i, xi in enumerate(x):
        plus_x = xi + np.random.normal(0, 1, len(xi))
        minus_x = xi - np.random.normal(0, 1, len(xi))
        x_new.append(plus_x)
        x_new.append(minus_x)
        y_new.append(y[i])
        y_new.append(y[i])
    return np.array(x_new), np.array(y_new)

四、過擬合解決方法

除了上述方法外，還有一些其他的過擬合解決方法，包括集成學習、dropout、增加噪聲等。

1.集成學習

集成學習包含了多種算法，如隨機森林（Random Forest）、AdaBoost和Stacking（集成多個模型）。通過集成學習，可以將多個模型集成得到一個更強的模型。

clf1 = DecisionTreeClassifier(max_depth=4)
clf2 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=7)
clf3 = LogisticRegression(random_state=1)
eclf = VotingClassifier(estimators=[('dt', clf1), ('knn', clf2), ('lr', clf3)], voting='hard')

2.dropout

dropout是指在模型訓練過程中，隨機刪除一些神經網絡中的節點。這能夠緩解過擬合問題。

model.add(Dropout(0.25))

3.增加噪聲

增加噪聲是指把輸入的樣本電量加入一些隨機擾動，可以平滑模型，緩解過擬合問題。例如，在圖像中，可以添加一些隨機的噪聲、擠壓、旋轉等變換。

datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=30, zoom_range=0.2, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode="nearest")

五、決策樹怎麼解決過擬合問題

決策樹是一種基於樹結構進行決策的機器學習算法，在處理部分較複雜的數據集時，容易出現過擬合問題。為了避免這種問題的發生，我們可以採取以下措施：

1.剪枝

剪枝是指對決策樹進行某種修剪操作，從而避免過擬合現象。剪枝通常分為「預剪枝」和「後剪枝」兩種形式，預剪枝是在構造決策樹的過程中，防止樹的分支過度，在到達停止節點前判斷是否需要繼續向下分裂；而後剪枝是在決策樹生長完畢後，對已有的樹中的一些節點進行操作，即剪去一些沒有意義的節點。

clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=5, min_samples_leaf=5)
clf.fit(X_train, y_train)

# 預剪枝
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=5, min_samples_leaf=5, min_samples_split=20)
# 後剪枝
clf_pruning = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", ccp_alpha=0.01)
path = clf_pruning.cost_complexity_pruning_path(X_train, y_train)
ccp_alphas, impurities = path.ccp_alphas, path.impurities

2.隨機森林

隨機森林是通過構建多個決策樹來提高模型的準確性和泛化能力。在構建多個決策樹時，我們應盡量減少它們之間的相關性，從而使得模型的泛化能力更強。

clf_rf = RandomForestRegressor(n_estimators=10, criterion='mse', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1,max_features='auto',	max_leaf_nodes=None,bootstrap=True, oob_score=True,	n_jobs=1,	random_state=None,verbose=0,	warm_start=False)

3.增加數據量

增加訓練數據可以有效避免過擬合，從而提高模型的泛化能力。在訓練數據不足時，我們可以考慮增大數據集，從而提高訓練樣本的多樣性，從而使得模型更能夠適應新的數據特徵。

六、過擬合怎麼調整

機器學習算法需要調整一組超參數，以優化模型的性能。在遇到過擬合問題時，我們可以調整模型的超參數，以減少其複雜度，防止過擬合。模型的超參數包括以下幾個方面：

1.學習率

在模型訓練過程中，學習率（Learning Rate）反映了模型在學習時的正常步伐大小。如果學習率過高，或抖動幅度較大，容易導致模型過擬合，應適當調整學習率。

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
opt = Adam(lr=0.001)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy'])

2.正則化參數

正則化參數（Regularization）可以通過對模型的係數進行限制調整超參數，從而直接調整過擬合問題的發生。

from keras.regularizers import l1, l2, l1_l
原創文章，作者：ZHPY，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hk/n/138615.html