第五章：泛化能力提升技术

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第五章：泛化能力提升技术第五章：泛化能力提升技术在机器学习中，模型的最终目标不仅仅是在训练数据上表现良好，更重要的是在未见过的新数据（测试数据）上也能保持出色的性能。这种能力被称为“泛化能力”。当模型在训练数据上表现优异，但在新数据上表现不佳时，我们称之为“过拟合”（Overfitting）。过拟合是模型训练中最常见也是最棘手的问题之一，它意味着模型学习到了训练数据中的噪声和特有模式，而不是数据背后的真实潜在规律。本章将深入探讨一系列旨在提升模型泛化能力的技术，帮助模型更好地捕捉数据本质，从而在实际应用中发挥更大价值。 5.1 正则化方法正则化是一种通过对模型复杂度施加惩罚来防止过拟合的技术。