來源：互聯網
過學習（Overfitting），也稱為過度擬合，是一種機器學習中的常見問題。表現為模型在訓練數據上的表現極佳，但在新數據上的泛化性能較差。
原因分析
過學習問題通常由兩個主要因素引起：一是使用的分類器具有較強的學習能力和復雜的結構；二是用于訓練分類器的數據集規模較小且類別分布不均衡。這些情況可能導致模型過分適應于特定的訓練數據，以至于無法有效地處理新的未知數據。
解決方法
為了應對過學習問題，可以考慮使用統計學習理論的方法，通過在結構風險和經驗風險之間尋求平衡來優化模型的設計。此外，增加訓練數據的數量和多樣性，以及調整模型的復雜度也是有效的解決方案。
參考資料 >
過擬合 (Overfitting).CSDN博客.2024-11-21
過學習.百度教育.2024-11-21