过拟合的缘由以及如何解决

如何判断过拟合？ 简单来讲就是当模型在训练集上的表现效果很是好，而且远好于在测试集上的表现效果，那基本就是过拟合了。若是在训练集上表现都很差，极可能是欠拟合，，，算法 过拟合的缘由？ 1. 数据特征过多，而数据量不足。对于回归类的算法而言，特征越多意味着参数数量越多，模型也就越复杂，而相比之下若是数据量不足会致使过拟合，也就是模型复杂度与数据量不匹配。网络 2. 训练集和测试集的数据特征、分布不够

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