機(jī)器學(xué)習(xí)模型初印象：一文區(qū)分什么是「過擬合」和「欠擬合」？
在正式講這兩個概念之前我們先來看一個故事：假設(shè)你想要習(xí)英語但之前對英語一無所知，不過曾聽說過莎士比亞是一個位偉大的英國作家。你想要學(xué)英語的話，當(dāng)然是將自己泡在一個圖書館中，背誦他的相關(guān)作品，用他的作品學(xué)習(xí)英語。一年的學(xué)習(xí)結(jié)束后，你走出圖書館，來到了紐約，并向你看到的第一個人打了聲招呼：嗨，愿光明與你同在！那人用奇怪的眼光看著你，嘴里嘟囔著神經(jīng)病。你故作鎮(zhèn)定地又試了一遍：親愛的夫人，今天是何等的優(yōu)雅呢？你再次收獲了失敗，還把那個人嚇跑了。當(dāng)你三次嘗試都失敗后，你心煩意亂的說道：啊，此乃何等之遺憾，何等之悲傷！確實很遺憾，因為你犯下了一個建模當(dāng)中最基礎(chǔ)的錯誤之一：對訓(xùn)練集的過度擬合。
在數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)科中，過度擬合（overfit）模型被解釋為一個從訓(xùn)練集（trainingset）中得到了高方差（variance）和低偏差（bias），導(dǎo)致其在測試數(shù)據(jù)中得到低泛化（generalization）的模型。為了更好地理解這個復(fù)雜的定義，我們試著將它理解為去嘗試學(xué)習(xí)英語的過程。我們要構(gòu)建的這一模型代表了如何用英語交流。把莎士比亞的所有作品作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，把在紐約的對話作為測試集（testingset）。如果我們把社會認(rèn)可程度來衡量這一模型的表現(xiàn)的話，那么事實表明我們的模型將不能夠有效推廣到測試集上。但是，模型中的方差和偏差又是什么呢？
方差可以理解為為了響應(yīng)訓(xùn)練集時模型所產(chǎn)生的變化。若我們只是單純的去記憶訓(xùn)練集，我們的模型將具有高方差：它高度取決于訓(xùn)練集數(shù)據(jù)。如果我們讀的所有作品來自J.K.羅琳而不是莎士比亞，這個模型將變得完全不同。當(dāng)這樣一個具有高方差的模型應(yīng)用到一個新的測試集上時，這個模型將無法獲得很好的表現(xiàn)。因為在沒有訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的情況下模型將迷失方向。就好比一個學(xué)生只是單純復(fù)習(xí)了教科書上列出的問題，但這卻無法幫助他解決一些實際的問題。
偏差（bias），作為與方差相對的一個概念，表示了我們基于數(shù)據(jù)所做出的假設(shè)的強(qiáng)度（有效性）。在前文我們嘗試學(xué)習(xí)英語的例子中，我們基于一個沒有初始化的模型，并把作家的作品當(dāng)作學(xué)習(xí)語言的教科書。低偏差看似是一個正向的東西，因為我們可能會有這樣的想法：我們并不需要去帶著傾向性思維看待我們的數(shù)據(jù)。然而我們卻需要對數(shù)據(jù)表達(dá)的完整性持懷疑態(tài)度。因為任何自然處理流程都會生成噪點，并且我們無法自信地保證我們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)涵蓋了所有這些噪點。所以我們在開始學(xué)習(xí)英語之前需要明白，我們無法通過死記硬背莎士比亞的名著來熟練掌握英語。
總體來說，偏差關(guān)系到數(shù)據(jù)被忽略的程度，而方差則關(guān)系到模型和數(shù)據(jù)的依賴程度。在所有的建模過程中，庫卡機(jī)器人，偏差和方差之間永遠(yuǎn)存在著一個權(quán)衡問題，并且需要我們針對實際情況找到一個最佳的平衡點。偏差和方差這兩個概念可應(yīng)用于任何從簡單到復(fù)雜的模型算法，對于數(shù)據(jù)科學(xué)家來說，它們至關(guān)重要。
剛才我們了解到了過度擬合的模型具有高方差、低偏差的特點。那么相反的情況：一個低方差、高偏差的模型又會是什么樣呢？這被稱作欠擬合。相較于之前與訓(xùn)練數(shù)據(jù)緊密貼合的模型，庫卡機(jī)器人，一個欠擬合模型忽視了從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中獲得的信息，進(jìn)而使其無法找到輸入和輸出數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系。讓我們用之前嘗試學(xué)習(xí)英語的例子來解釋它，這一次我們試著去對之前我們用到的模型做出一些假設(shè)，并且我們改成使用《老友記》全集作為這一次學(xué)習(xí)英語的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。為了避免我們之前犯過的錯誤，這次我們提前作出假設(shè)：只有那些以最常用的詞--the,be,to,of,and,a為開頭的句子才是重要的。當(dāng)學(xué)習(xí)的時候，我們不去考慮別的句子，并且我們相信這能夠構(gòu)建更有效的模型。
經(jīng)過了漫長的訓(xùn)練后，我們又再一次站在了紐約的大街上。這一次，庫卡機(jī)器人驅(qū)動器維修，我們的表現(xiàn)相對好了一點點，但是別人依然無法聽懂我們，最后，我們還是以失敗告終。盡管我們學(xué)習(xí)到了一些英語知識，并且能夠組織一些數(shù)量有限的句子，由于從訓(xùn)練數(shù)據(jù)上造成的高偏差，我們無法從中學(xué)到英語的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)和語法。雖然這個模型沒有受到高方差帶來的影響，但是相對于之前的嘗試來說，顯得又太矯枉過正，擬合不充分！
對數(shù)據(jù)的過度關(guān)注會導(dǎo)致過度擬合，對數(shù)據(jù)的忽視又會導(dǎo)致欠擬合，那么我們到底該怎么辦呢？一定有一個能找到最佳平衡點的辦法！值得慶幸的是，在數(shù)據(jù)科學(xué)中，有一個很好的解決方案，叫作驗證（Validation）。用上面的例子來說，我們只使用了一個訓(xùn)練集和一個測試集。這意味著我們無法在實戰(zhàn)前知道我們的模型的好壞。最理想的情況是，我們能夠用一個模擬測試集去對模型進(jìn)行評估，并在真實測試之前對模型進(jìn)行改進(jìn)。這個模擬測試集被稱作驗證集（validationset），是模型研發(fā)工作中非常關(guān)鍵的部分。
兩次失敗的英語學(xué)習(xí)過后，我們學(xué)聰明了，這一次我們決定使用一個測試集。我們這次同時使用Shakespeare的作品和《老友記》，因為我們從過去的經(jīng)驗中認(rèn)識到越多的數(shù)據(jù)總是能夠改善這個模型。不同的是，在這次訓(xùn)練結(jié)束以后，我們不直接走到街上，我們先找到一群朋友，每周和他們相聚，并以用英語來和他們交談的形式來評估我們的模型。剛開始的第一周，由于我們的英語水平還很差，我們很難融入到對話當(dāng)中。然而這一切僅僅是被模擬成一個驗證集，每當(dāng)我們意識到錯誤后，就能夠調(diào)整我們的模型。最后，當(dāng)我們能夠適應(yīng)并掌控與朋友們的對話練習(xí)時，我們相信已經(jīng)是準(zhǔn)備好面對測試集的時候了。于是，我們再一次大膽的走了出去，這一次我們成功了！我們非常適應(yīng)在真實的情況下和別人交談，這得益于一個非常關(guān)鍵的因素：驗證集，是它改善并優(yōu)化了我們的模型。
英語學(xué)習(xí)只是一個相對簡易的例子。在眾多真實的數(shù)據(jù)科學(xué)模型中，考慮到在一個驗證集上出現(xiàn)過度擬合的可能性，通常會使用到非常多的驗證集！這樣的解決辦法稱之為交叉驗證（corss-validation），這個方法要求我們將訓(xùn)練集拆分成多個不同的子集，或者在數(shù)據(jù)足夠多的條件下來使用多個驗證集。交叉驗證法這一個概念涵蓋著問題的方方面面。現(xiàn)在當(dāng)你碰到一個和過度擬合vs.欠擬合，偏差vs.方差這幾個概念有關(guān)的問題的時候，你腦海中將會浮現(xiàn)出一個概念框架，這個框架將有助于你去理解并且解決這個問題！
數(shù)據(jù)科學(xué)看似復(fù)雜，但它其實都是通過一系列基礎(chǔ)的模塊搭建而成的。其中的一些概念已經(jīng)在這篇文章中提到過，它們是：
過度擬合：過度依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)
欠擬合：無法獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的存在的關(guān)系
高方差：一個模型基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)產(chǎn)生了劇烈的變化
高偏差：一個忽視了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的模型假設(shè)
過度擬合和欠擬合造成對測試集的低泛化性
使用驗證集對模型進(jìn)行校正可以避免實際過程中造成的欠擬合和過度擬合
數(shù)據(jù)科學(xué)和其它科技領(lǐng)域其實與我們的日常生活息息相關(guān)。在一些與現(xiàn)實有關(guān)的例子的幫助下，我們可以很好地解釋并理解這些概念。一旦我們了解了一個框架，我們就能夠用技術(shù)來處理所有的細(xì)節(jié)，從而解決難題。