1 過擬合的概念？
首先我們來解釋一下過擬合的概念？
過擬合就是訓練出來的模型在訓練集上表現很好，但是在測試集上表現較差的一種現象！下圖給出例子：
我們將上圖第三個模型解釋為出現了過擬合現象，過度的擬合了訓練數據，而沒有考慮到泛化能力。在訓練集上的准確率和在開發集上的准確率畫在一個圖上如下：
從圖中我們能夠看出，模型在訓練集上表現很好，但是在交叉驗證集上表現先好后差。這也正是過擬合的特征！
2 模型出現過擬合現象的原因
發生過擬合的主要原因可以有以下三點：
（1）數據有噪聲
（2）訓練數據不足，有限的訓練數據
（3）訓練模型過度導致模型非常復雜
下面我將分別解釋這三種情況（這里按自己的理解解釋，歡迎大家交流）：
數據有噪聲
為什么數據有噪聲，就可能導致模型出現過擬合現象呢？
所有的機器學習過程都是一個search假設空間的過程！我們是在模型參數空間搜索一組參數，使得我們的損失函數最小，也就是不斷的接近我們的真實假設模型，而真實模型只有知道了所有的數據分布，才能得到。往往我們的模型是在訓練數據有限的情況下，找出使損失函數最小的最優模型，然后將該模型泛化於所有數據的其它部分。這是機器學習的本質！
那好，假設我們的總體數據如下圖所示：
（我這里就假設總體數據分布滿足一個線性模型y = kx+b,現實中肯定不會這么簡單，數據量也不會這么少，至少也是多少億級別，但是不影響解釋。反正總體數據滿足模型y）
此時我們得到的部分數據，還有噪聲的話，如圖所示：
（紅色數據點為噪聲）
那么由上面訓練數據點訓練出來的模型肯定不是線性模型（總體數據分布下滿足的標准模型），比如訓練出來的模型如下：
那么我拿着這個有噪聲訓練的模型，在訓練集合上通過不斷訓練，可以做到損失函數值為0，但是拿着這個模型，到真實總體數據分布中（滿足線性模型）去泛化，效果會非常差，因為你拿着一個非線性模型去預測線性模型的真實分布，顯而易得效果是非常差的，也就產生了過擬合現象！
訓練數據不足，有限的訓練數據
當我們訓練數據不足的時候，即使得到的訓練數據沒有噪聲，訓練出來的模型也可能產生過擬合現象，解釋如下：
假設我們的總體數據分布如下：
（為了容易理解，假設我們的總體數據分布滿足的模型是一個二次函數模型）
我們得到的訓練數據由於是有限的，比如是下面這個：
（我只得到了A,B倆個訓練數據）
那么由這個訓練數據，我得到的模型是一個線性模型，通過訓練較多的次數，我可以得到在訓練數據使得損失函數為0的線性模型，拿這個模型我去泛化真實的總體分布數據（實際上是滿足二次函數模型），很顯然，泛化能力是非常差的，也就出現了過擬合現象！
訓練模型過度導致模型非常復雜
訓練模型過度導致模型非常復雜，也會導致過擬合現象！這點和第一點倆點原因結合起來其實非常好理解，當我們在訓練數據訓練的時候，如果訓練過度，導致完全擬合了訓練數據的話，得到的模型不一定是可靠的。
比如說，在有噪聲的訓練數據中，我們要是訓練過度，會讓模型學習到噪聲的特征，無疑是會造成在沒有噪聲的真實測試集上准確率下降！