過適 在統計學中過適英語overfitting或稱擬合過度是指過於緊密或精確地匹配特定資料集以致於無法良好地拟合其他資料或預測未來的觀察結果的現象过拟合模型指的是相较有限的数据而言参数过多或者结构过于复杂的统计模型发生过拟合时模型的偏差小而方差大过拟合的本质是训练算法从统计噪声中不自觉获取了信息并表达在了模型结构的参数当中相较用于训练的資料總量來說一個模型只要结构足夠複雜或参数足够多就总是可以完美地適應資料的過適一般可以視為違反奥卡姆剃刀原則 与过拟合相对应的概念是欠拟合英語underfitting或稱擬合不足它是指相较于数据而言模型参数过少或者模型结构过于简单以至于无法捕捉到数据中的规律的现象发生欠拟合时模型的偏差大而方差小 在机器学习或人工神經網路中过拟合与欠拟合有时也被称为过训练英語overtraining和欠训练英語undertraining 之所以存在过拟合的可能是因为选择模型的标准和评价模型的标准是不一致的举例来说选择模型时往往是选取在训练数据上表现最好的模型但评价模型时则是观察模型在训练过程中不可见数据上的表现当模型尝试记住训练数据而非从训练数据中学习规律时就可能发生过拟合一般来说當參數的自由度或模型结构的复杂度超過資料所包含資訊內容時拟合后的模型可能使用任意多的參數這會降低或破壞模型泛化的能力 在統計学习和機器學習中為了避免或减轻過適現象須要使用額外的技巧如模型选择交叉驗證提前停止正则化剪枝贝叶斯信息量准则赤池信息量準則或dropout在treatment learning中使用最小最佳支援值英語minimum best support value來避免過適來源請求这些方法大致可分为两类 对模型的复杂度进行惩罚从而避免产生过于复杂的模型 在验证数据上测试模型的效果从而模拟模型在实际工作环境的数据上的表现