一、过拟合（Overfitting）

描述：模型在训练数据上表现出色，但在未见过的数据上性能较差。解决方法：使用正则化、增加更多数据或简化模型。

二、数据分布不一致

描述：训练集和测试集的数据分布不一致。解决方法：确保训练和测试数据来自同一分布或使用迁移学习。

三、特征选择问题

描述：使用了不适当或不相关的特征进行训练。解决方法：进行特征选择或特征工程。

四、模型复杂度不当

描述：模型过于复杂或过于简单都可能导致泛化性能差。解决方法：选择更适合问题复杂度的模型。

常见问答

1. 如何诊断机器学习模型是否过拟合？

可以通过交叉验证、观察训练和验证误差等方法进行诊断。

2. 特征选择的重要性如何？

特征选择不仅可以提高模型性能，还能减少过拟合的风险。

3. 是否所有模型都容易过拟合？

不是，一些简单的模型（如线性模型）相对不太容易过拟合，而复杂模型（如深度神经网络）更容易过拟合。