机器学习：过拟合和欠拟合：岭回归

过拟合与欠拟合

过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂)

欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单)

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模型复杂度

数据的特征和目标值之间的关系，不仅仅是线性关系。
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欠拟合原因以及解决办法

原因：
学习到数据的特征过少

解决办法：
增加数据的特征数量

过拟合原因以及解决办法

原因：
原始特征过多，存在一些嘈杂特征，
模型过于复杂是因为模型尝试去兼顾
各个测试数据点

解决办法：
进行特征选择，消除关联性大的特征(很难做)
交叉验证(让所有数据都有过训练)
正则化(了解)

根据结果现象判断：欠拟合和过拟合
交叉验证：训练集结果：表现不行，测试集：表现不行（欠拟合）

特征选择有：过滤式：低方差特征；嵌入式：正则化，决策树，神经网络

正则化

L2正则化：解决过拟合

作用：可以使得W的每个元素都很小，都接近于0

优点：越小的参数说明模型越简单，越简单的模型则越不
容易产生过拟合现象

如果模型函数是：
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尽量减小高次项特征的影响，减小他们的权重，这就是正则化

线性回归：LInearRegression 容易出现过拟合，为了把训练集数据表现得更好
所以就出现了L2正则化：Ridge：岭回归带有正则化的线性回归

带有正则化的线性回归-Ridge

将高系数函数降低

sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0)
具有l2正则化的线性最小二乘法

alpha:正则化力度
coef_:回归系数

正则化程度的变化，对结果的影响
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正则化力度越来越大，模型越来越简单（权重趋向于0）

 # 岭回归进行房价预测
    rd = Ridge(alpha=1.0)
    rd.fit(x_train, y_train)
    print("岭回归回归系数：", rd.coef_)

    # 预测测试集的房子价格
    y_rd_predict = std_y.inverse_transform(rd.predict(x_test))
    print("岭回归测试集里每个房子的预测价格：", y_rd_predict)
    print("岭回归方程均方误差", mean_squared_error(std_y.inverse_transform(y_test), y_rd_predict))