防止過擬合的處理方法 過擬合
我們都知道機器學習防止過擬合，在進行數據挖掘或者機器學習模型建立的時候，因為在統計學習中，假設數據滿足獨立同分布（i.i.d， and ），即當前已產生的數據可以對未來的數據進行推測與模擬，因此都是使用歷史數據建立模型，即使用已經產生的數據去訓練，然后使用該模型去擬合未來的數據。但是一般獨立同分布的假設往往不成立，即數據的分布可能會發生變化（ drift），并且可能當前的數據量過少，不足以對整個數據集進行分布估計，因此往往需要防止模型過擬合，提高模型泛化能力。而為了達到該目的的最常見方法便是：正則化，即在對模型的目標函數（ ）或代價函數（cost ）加上正則項。
在對模型進行訓練時，有可能遇到訓練數據不夠，即訓練數據無法對整個數據的分布進行估計的時候，或者在對模型進行過度訓練（）時，常常會導致模型的過擬合（）。如下圖所示：
通過上圖可以看出，隨著模型訓練的進行，模型的復雜度會增加，此時模型在訓練數據集上的訓練誤差會逐漸減小，但是在模型的復雜度達到一定程度時，模型在驗證集上的誤差反而隨著模型的復雜度增加而增大。此時便發生了過擬合，即模型的復雜度升高，但是該模型在除訓練集之外的數據集上卻不work。
為了防止過擬合，我們需要用到一些方法，如：early 、數據集擴增（Data ）、正則化（）、等。
Early
對模型進行訓練的過程即是對模型的參數進行學習更新的過程，這個參數學習的過程往往會用到一些迭代方法，如梯度下降（ ）學習算法。Early 便是一種迭代次數截斷的方法來防止過擬合的方法，即在模型對訓練數據集迭代收斂之前停止迭代來防止過擬合。
Early 方法的具體做法是，在每一個Epoch結束時（一個Epoch集為對所有的訓練數據的一輪遍歷）計算 data的，當不再提高時，就停止訓練。這種做法很符合直觀感受，因為都不再提高了，在繼續訓練也是無益的，只會提高訓練的時間。那么該做法的一個重點便是怎樣才認為 不再提高了呢？并不是說 一降下來便認為不再提高了，因為可能經過這個Epoch后，降低了，但是隨后的Epoch又讓又上去了，所以不能根據一兩次的連續降低就判斷不再提高。一般的做法是，在訓練的過程中，記錄到目前為止最好的 ，當連續10次Epoch（或者更多次）沒達到最佳時，則可以認為不再提高了。此時便可以停止迭代了（Early ）。這種策略也稱為“No--in-n”，n即Epoch的次數，可以根據實際情況取，如10、20、30……
數據集擴增
在數據挖掘領域流行著這樣的一句話，“有時候往往擁有更多的數據勝過一個好的模型”。因為我們在使用訓練數據訓練模型，通過這個模型對將來的數據進行擬合，而在這之間又一個假設便是，訓練數據與將來的數據是獨立同分布的。即使用當前的訓練數據來對將來的數據進行估計與模擬，而更多的數據往往估計與模擬地更準確。因此，更多的數據有時候更優秀。但是往往條件有限，如人力物力財力的不足機器學習防止過擬合，而不能收集到更多的數據，如在進行分類的任務中，需要對數據進行打標，并且很多情況下都是人工得進行打標，因此一旦需要打標的數據量過多，就會導致效率低下以及可能出錯的情況。所以，往往在這時候，需要采取一些計算的方式與策略在已有的數據集上進行手腳，以得到更多的數據。
通俗得講，數據機擴增即需要得到更多的符合要求的數據，即和已有的數據是獨立同分布的，或者近似獨立同分布的。一般有以下方法：
正則化方法
正則化方法是指在進行目標函數或代價函數優化時，在目標函數或代價函數后面加上一個正則項，一般有L1正則與L2正則等。
正則是通過在代價函數后面加上正則項來防止模型過擬合的。而在神經網絡中，有一種方法是通過修改神經網絡本身結構來實現的，其名為。該方法是在對網絡進行訓練時用一種技巧（trick），對于如下所示的三層人工神經網絡：
對于上圖所示的網絡，在訓練開始時，隨機得刪除一些（可以設定為一半，也可以為1/3，1/4等）隱藏層神經元，即認為這些神經元不存在，同時保持輸入層與輸出層神經元的個數不變，這樣便得到如下的ANN：
然后按照BP學習算法對ANN中的參數進行學習更新（虛線連接的單元不更新，因為認為這些神經元被臨時刪除了）。這樣一次迭代更新便完成了。下一次迭代中，同樣隨機刪除一些神經元，與上次不一樣，做隨機選擇。這樣一直進行瑕疵，直至訓練結束。
方法是通過修改ANN中隱藏層的神經元個數來防止ANN的過擬合。具體可參見這里。