#算法面试# 什么是过拟合？产生的原因是什么？如何解决？

过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现得特别好，但在新数据上表现不佳的现象。

1、原因：
（1）模型复杂度过高：当模型复杂度较高时，它可以很好地拟合现有数据，但却不能很好地泛化到新数据。
（2）训练数据量过小：如果训练数据量过小，模型可能会在训练数据上学习到数据的噪声和异常值，从而在新数据上表现不佳。

2、解决方法：
（1）增加训练数据量：通过增加训练数据量，模型可以得到更多有价值的信息，从而提高模型的泛化能力。
（2）降低模型复杂度：通过降低模型复杂度，模型就不会对训练数据进行过度拟合。
（3）正则化：正则化是一种常用的降低模型复杂度的方法，它通过添加额外的惩罚项，限制模型的复杂度。
（4）集成学习：通过将多个模型的预测结果结合起来，可以降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力

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