過擬合意思
過擬合（Overfitting）是機器學習中的一個概念，指的是模型在訓練數據上表現得過於優秀，以至於它記憶了訓練數據中的噪音和特徵，導致在測試數據上的性能顯著下降。過擬合的模型通常具有很高的訓練精度，但泛化能力很差。
過擬合的原因通常是由於模型過於複雜，或者訓練時間過長，導致它記憶了訓練數據中的特徵，而不是學習數據背後的通用模式。這種情況下，模型在訓練數據上的性能可能會非常好，但是在新的、未見過的數據上的性能就會很差。
過擬合的反面是欠擬合（Underfitting），指的是模型在訓練數據上的性能不佳，因為它沒有學習到數據的足夠特徵。
為了避免過擬合，可以使用以下幾種方法：
- 交叉驗證：使用交叉驗證來評估模型的性能，而不是只使用訓練數據和測試數據。
- 正則化：在模型中加入正則化項，例如L1正則化和L2正則化，可以減少過擬合。
- 提前停止：在訓練模型時，監控驗證數據的性能，如果性能開始下降，就停止訓練。
- 減少特徵：刪除不重要的特徵，可以減少過擬合。
- 數據增強：增加訓練數據，可以減少過擬合。