在上一章介绍完机器学习模型后，我们接着讨论模型中可能存在的一些问题。首先我们需要明确一件事，就是Kaggle上的测试结果不好，可能有多个原因。
第一，如果模型在运行训练模型时，所产生的损失就很大，那么有可能是模型偏差(model bias)或优化(optimization)问题。
第二，如果模型在运行训练模型时，所产生的损失较小，但是在测试集上得到的损失却很大，这就大致是过拟合(overfitting)和不匹配(mismatch)的问题。
一、模型偏差
其实简单来说，模型偏差的意思是：把模型设计的太过简单，导致了所计算出的所有函数都无法得到满意的结果，换句话说就是最优化的模型没有找到。比喻以下，在大海里想要捞针，结果针都不在大海里。
大致的解决方法有两个，中心思想都是围绕增加灵活性展开的：增加输入的特征，使用深度学习的方法。
二、优化问题
这个问题我们在第一篇文章里已经有所提及，下面附上一张图方便理解。
机器在进行梯度下降的过程中，只找到了第一个极小值就停下了，并没有找到损失函数最小值所在的那个点。这就好比在大海里捞针，看到了一个形状很像针的物体就停止了寻找。那么，此时可能有个疑问，就是模型损失太大究竟是模型偏差的问题，还是优化问题。下面让我们举个例子来做具体解释。
这是一个深度学习的案例。可以看到，无论是在测试数据还是训练数据上，56层的网络都要比20层网络得到的结果更差。这其实是优化的问题。
在图中，我们可以看到在20层的时候，误差已经十分小了，这就说明模型没有出现偏差，如果出现偏差，则会出现较大的误差。
56层，按道理来说层数更多，应该会得到更好的结果，可反而比20层的结果差。在20层的基础上，即使什么都不做，多余的36层停在那儿，也不应该出现结果变差的情况。所以说，这一定是模型优化的问题。
优化问题的拒绝方法可以是：先找到一些浅的，小的不包含深度学习模型，进行在训练模型上的运行。这些模型较小，所以会在能力范围内，不停遍历寻找，找到最好的一组参数。随后计算损失，观察结果，这样心里就会有底，知道基于浅的模型，深的模型大致会有怎样的结果。接下来还缺一个深的模型，如果深的模型跟浅的模型比起来，深的模型明明灵活性比较大，但损失却没有办法比浅的模型压得更低，这就代表说优化有问题，梯度下降不给力，因此要有一些其它的方法来更好地进行优化。
具体方法有：
1、特征选择与工程，重点关注与预测目标直接相关的特征，进行细粒度刻画和特征交叉组合。
2、模型调优：调整模型参数，如决策树的深度、支持向量机的核函数等。
3、样本处理：处理不平衡数据集，通过上下采样、合成少数类过采样技术等方法平衡样本分布。
4、集成学习：结合多个基学习器的预测结果，通过投票、平均等方式提高整体模型性能。
三、过拟合
过拟合，简单来说，就是在训练集上的结果较好，但到了测试集上却无法得到好的结果。下图就是个不错的例子。
在这个案例中，测试数据和训练数据在真实情况下应该分布在一条二次曲线上。但由于模型的能力较强，且模型没有给很大的限制，所以灵活性很大。这就导致了有许多穿过三个蓝色训练数据点的曲线，上图中的曲线在应用到三个黄色的测试数据时产生了较大的损失。总结一下就是模型的自由度太高，导致模型在训练数据上损失小，而在测试数据上损失大，这就是过拟合。
解决过拟合问题有两个基本方法：第一是增加训练集，这个办法往往是最有效的。当数据增多时，机器收到的限制就很大，能够穿过这些数据点的曲线也就变少了。最终形成的曲线应用起来，也能得到不错的效果，如下图。
增加数据集的方法是做数据增强(data augmentation)，它并不是引入了额外新的数据，而是我们自己基于对问题的理解对数据进行处理，从而创造出新的数据。
比如说，我们在做猫狗识别的实验中，可以将猫狗的图像截一部分进行放大或缩小，也可以将图片进行左右的反转，这样就可以得到成倍的数据。但是给数据的时候要注意，并不能随意的处理数据，要合理地，给机器能够识别的，符合常理的数据，比如说不能将猫狗的图片上下颠倒。
第二种方法是给模型一些限制，让其少一些灵活性。具体的方法是：给模型比较少的参数，用较少的特征，早停，正则化，丢弃法。
在这里我们还有几个注意事项。在给模型设限制的同时，我们也要注意适度。太多的限制会导致模型偏差的问题。并且当我们选择模型的时候，要选择一个中庸的模型，不能太过复杂，也不能过于简单，太过复杂会出现过拟合的问题，而太过简单，则损失肯定会大，会出现模型偏差的问题，如下图所示。
在Kaggle上上传模型的时候，有公开数据集可供我们测试调整，但不建议调整到在训练集上得到完美结果再上传，因为Kaggle上还有私人数据集，在公开数据集上运行良好，并不代表在私人数据上也能得到较好的结果。虽然在公开数据集上可以得到好的分数，但却在私人数据集上被拉开了差距。
具体的解决方法就要用到交叉验证了，下面让我们详细展开。
四、交叉验证
k折交叉验证(k-fold cross validation)是把训练数据分成k份。举个例子，把训练数据分成3份，其中拿出一份作为验证集，另外两份作为训练集，并且这件事要重复做三遍。比如说，第一回，1号数据做测试集，2、3号做训练集；第二回，2号做测试集，1、3号做训练集；第三回，3号做测试集，1、2号做训练集。
接着假设我们现在手里有三个模型，我们需要把三个模型按照刚才的方法都运行一遍，从而每个模型都可以得到三个损失，再把三个损失加起来求平均值，平均损失值最小的那个，就是我们选择的最终模型。
五、不匹配
这个问题比较特殊，我们很难通过寻常的手段去调整它，只能靠我们自己对问题的理解，来解决。
正如上图所示，真实数据和预测数据的走向基本吻合，但在2月26号这天，我们发现模型预测出了大问题。原本应该是高峰的值，现在却变成了低谷，这与模型的优化无关，这是不匹配问题。
用今年的数据去预测明年，总会出点错，在今年的2月26日，有可能因为大家都有事，所以平台播放量小，可明年的2月26号有可能大家很空闲，平台播放量就上去了，这样的情况就不能怪机器了，给它再多的数据集，也难以预测出这样的情况。
好了，说到这里，我的机器学习初步阶段就要结束了。之后我也希望自己能够继续学习机器学习的相关知识，并与大家分享，下次再见。
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