过拟合（overfitting）

在用机器学习搭建模型时，经常会碰到这样一种情况，你的模型算法在样本数据中匹配的非常完美。但用新数据测试，发现模型结果和实际差距非常大。那么恭喜你！你掉进了机器学习中常见的一个大坑——过拟合。

什么是过拟合呢？机器学习本质上是通过建立数据模型，使其和现有数据相吻合，从而找到数据中内在的规律。如下面三张图，x表示训练样本数据，蓝色线条表示建立的数据模型。

第一张图：虽然模型部分体现了数据变化的趋势，但是样本数据基本都不在模型曲线上，这叫做欠拟合

第二张图：大多数的样本数据都在模型曲线上，平且很好的体现了数据变化规律，这叫做拟合

第三张图：虽然所有点都在模型曲线上，但却没有体现出数据变化规律，这就是过拟合

过拟合产生的原因是由于采集的样本本身带有的‘抽样误差“，而机器学习的算法可以产生足够复杂的模型，将这些误差值也精确拟合到模型中，导致生成的模型反倒丢失了的本质规律。说白了就是想太多了。

过拟合是在机器学习中经常会遇到的问题，不过不用怕。一般可以通过增加样本数量，或者减少模型复杂度的方式来规避这个坑。