欠拟合、过拟合
1.欠拟合、过拟合
下面通过图示，来形象的解释欠拟合、过拟合的概念：
（1）第一种模型过于简单，没有很好的扑捉到数据的特征。
（2）第二种模型就比较好，能够扑捉到数据的特征
（3）第三种模型过于复杂，降低泛化能力
形象的解释一下：你想讨好某个人，太不用心（很多事都没有关心到），肯定讨好不了，所以这时候要多下功夫啦，但是有时候太用心啦，他的喜好你都了如指掌，讨好成功。你根据自己讨好这个人的经验去讨好其他人，结果可能适得其反，因为你原先了解的这个人的喜好，并不适用其他人。
欠拟合：
首先欠拟合就是模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。
解决方法：
1）添加其他特征项，有时候我们模型出现欠拟合的时候是因为特征项不够导致的，可以添加其他特征项来很好地解决。例如，“组合”、“泛化”、“相关性”三类特征是特征添加的重要手段，无论在什么场景，都可以照葫芦画瓢，总会得到意想不到的效果。
2）添加多项式特征，这个在机器学习算法里面用的很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。例如上面的图片的例子。
3）减少正则化参数，正则化的目的是用来防止过拟合的，但是现在模型出现了欠拟合，则需要减少正则化参数。
过拟合
通俗一点地来说过拟合就是模型把数据学习的太彻底，以至于把噪声数据的特征也学习到了，这样就会导致在后期测试的时候不能够很好地识别数据，即不能正确的分类，模型泛化能力太差。
解决方法：
1）重新清洗数据，导致过拟合的一个原因也有可能是数据不纯导致的，如果出现了过拟合就需要我们重新清洗数据。
2）增大数据的训练量，还有一个原因就是我们用于训练的数据量太小导致的，训练数据占总数据的比例过小。
3）采用正则化方法。
4）采用dropout方法。这个方法在神经网络里面很常用。dropout方法是ImageNet中提出的一种方法，通俗一点讲就是dropout方法在训练的时候让神经元以一定的概率不工作。
注：很好的泛化能力（即，在训练集和测试集或者更大的数据集中都能很好的决策）
总结
欠拟合：就是训练集表现的不好，测试集表现的也不好。
过拟合：就是训练集表现的很好，但是测试集表现的不好。
逻辑回归分类中的过拟合和欠拟合
防止过拟合
（1）减少特征(比如某些特征就是噪声，对模型根本没有用)
（2）增加数据量（增大数据量，即样本点越多，去匹配更加复杂的模型）
（3）正则化(regularized)
正则化
正则化的代价函数：
L2正则化：
参数的平方求和乘以正则项系数λ（λ称为正则项系数）
对应岭回归
L1正则化：
参数的绝对值求和乘以正则项系数λ
对应Lasso回归
其中
称为L2正则化项
在所有参数平方和前乘以了一个参数λ，把它叫正则化系数或者惩罚系数。这个惩罚系数是调节模型好坏的关键参数，我们通过两个极端的情况说明它是如何调节模型复杂度的。
λ值为0：损失函数将与原来损失函数一样（即最小二乘估计形式，标准线性回归），说明对参数权重θ没有任何惩罚。
λ为无穷大：在惩罚系数λ无穷大的情况下，为保证整个结构风险函数最小化，只能通过最小化所有权重系数θ达到目的了，即通过λ的惩罚降低了参数的权重值，而在降低参数权重值的同时我们就实现了降低模型复杂度的效果。
在回归模型中用参数λ表示正则化强度， λ越大，正则化强度越强。
在逻辑回归里面用C表示正则化强度，C越小，正则化强度越强。
