高級數(shù)據(jù)建模分析：模型擬合程度越高效果越好嗎？

　　一般而言，我們希望追求更好的擬合程度，因為越好的擬合意味著模型能夠越全面地學習到數(shù)據(jù)中的規(guī)律和信息。但是，在某些場景下，擬合程度過高意味著嚴重的“負面”問題。

　　例如，決策樹是一類數(shù)據(jù)擬合程度非常高的算法，但可能產(chǎn)生過擬合的問題。過擬合通俗點講就是在做分類訓練時，模型過度學習了訓練集的特征，使得訓練集的準確率非常高，但是將模型應用到新的數(shù)據(jù)集時，準確率卻很差。因此，避免過擬合是分類模型（重點是單一樹模型）的一個重要任務。通過以下方式可以有效避免過擬合。

　　（1）使用更多的數(shù)據(jù)。導致過擬合的根本原因是訓練集和新數(shù)據(jù)集的特征存在較大的差異，導致原本完美擬合的模型無法對新數(shù)據(jù)集產(chǎn)生良好的效果。

　?。?）降維。通過維度選擇或轉換的方式，降低參與分類模型的特征數(shù)量，能有效防止原有數(shù)據(jù)集中的“噪聲”對模型的影響，從而達到避免過擬合的目的。

　?。?）使用正則化方法。正則化會定義不同特征的參數(shù)來保證每個特征有一定的效用，不會使某一特征特別重要。

　?。?）使用組合方法。例如，隨機森林、adaboost、xgboost等不容易產(chǎn)生過擬合的問題。

　　相似問題：過擬合不僅存在于決策樹中，也存在于其他監(jiān)督式學習中。例如，在做回歸時，基本上所有的模型都有各種誤差。當你發(fā)現(xiàn)誤差非常小，甚至幾乎為0的時候，就要非常小心，因為這時候很可能已經(jīng)出現(xiàn)了信息泄露、具有強相關的特征、特征選取失誤等問題。