# 过度拟合

> 模型过于贴合训练数据的噪音和细节，导致在新数据上表现不佳。

- ID: m12418
- 分类: technical
- 领域: 统计学

## 定义

模型过于贴合训练数据的噪音和细节，导致在新数据上表现不佳。脚手架作用：泛化能力警示。提醒"在已知数据上表现好"不等于"在未知数据上表现好"。

## 机制

模型抓住训练数据的噪声当规律，拟合过紧导致泛化差，对未知数据失效。

## 练习

1) 用独立验证集评估；2) 简化模型/加正则；3) 早停与交叉验证；4) 警惕『在已知上完美』。

## 脚手架用法

泛化能力警示。提醒"在已知数据上表现好"不等于"在未知数据上表现好"。

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