机器学习的主要挑战
简而言之，因为你的主要任务是选择一个学习算法并用一些数据进行训练，会导致错误的两件事就是“错误的算法”和“错误的数据”。我们从错误的数据开始。
训练数据量不足
要让一个蹒跚学步的孩子知道什么是苹果，需要做的就是指着一个苹果说“苹果”（可能需要重复这个过程几次）。现在这个孩子就能认识所有形状和颜色的苹果。真是个天才！
机器学习还达不到这个程度；需要大量数据，才能让多数机器学习算法正常工作。即便对于非常简单的问题，一般也需要数千的样本，对于复杂的问题，比如图像或语音识别，你可能需要数百万的样本（除非你能重复使用部分存在的模型）。
没有代表性的训练数据
为了更好地进行归纳推广，让训练数据对新数据具有代表性是非常重要的。无论你用的是基于实例学习或基于模型学习，这点都很重要。
例如，我们之前用来训练线性模型的国家集合不够具有代表性：缺少了一些国家。图 1 展示了添加这些缺失国家之后的数据。
如果你用添加部分国家数据训练线性模型，得到的是实线，旧模型（缺少一些国家）用虚线表示。可以看到，添加几个国家不仅可以显著地改变模型，它还说明如此简单的线性模型可能永远不会达到很好的性能。
使用具有代表性的训练集对于推广到新案例是非常重要的。但是做起来比说起来要难：如果样本太小，就会有样本噪声（即，会有一定概率包含没有代表性的数据），但是即使是非常大的样本也可能没有代表性，如果取样方法错误的话。这叫做样本偏差。
低质量数据
很明显，如果训练集中的错误、异常值和噪声（错误测量引入的）太多，系统检测出潜在规律的难度就会变大，性能就会降低。花费时间对训练数据进行清理是十分重要的。事实上，大多数据科学家的一大部分时间是做清洗工作的。例如：
- 如果一些实例是明显的异常值，最好删掉它们或尝试手工修改错误；
- 如果一些实例缺少特征（比如，你的 5% 的顾客没有说明年龄），你必须决定是否忽略这个属性、忽略这些实例、填入缺失值（比如，年龄中位数），或者训练一个含有这个特征的模型和一个不含有这个特征的模型，等等。
不相关的特征
俗语说：如果进来的是垃圾，那么出去的也是垃圾。你的系统只有在训练数据包含足够相关特征、非相关特征不多的情况下，才能进行学习。机器学习项目成功的关键之一是用好的特征进行训练。这个过程称作特征工程，包括：
- 特征选择：在所有存在的特征中选取最有用的特征进行训练。
- 特征提取：组合存在的特征，生成一个更有用的特征（如前面看到的，可以使用降维算法）。
- 收集新数据创建新特征。
过拟合训练数据
如果你在外国游玩，当地的出租车司机多收了你的钱。你可能会说这个国家所有的出租车司机都是小偷。过度归纳是我们人类经常做的，如果我们不小心，机器也会犯同样的错误。在机器学习中，这称作过拟合：意思是说，模型在训练数据上表现很好，但是推广效果不好。
警告：过拟合发生在相对于训练数据的量和噪声，模型过于复杂的情况。可能的解决方案有：
- 简化模型，可以通过选择一个参数更少的模型（比如使用线性模型，而不是高阶多项式模型）、减少训练数据的属性数、或限制一下模型
- 收集更多的训练数据
- 减小训练数据的噪声（比如，修改数据错误和去除异常值）
欠拟合训练数据
欠拟合是和过拟合相对的：当你的模型过于简单时就会发生。例如，生活满意度的线性模型倾向于欠拟合；现实要比这个模型复杂的多，所以预测很难准确，即使在训练样本上也很难准确。
解决这个问题的选项包括：
- 选择一个更强大的模型，带有更多参数
- 用更好的特征训练学习算法（特征工程）
- 减小对模型的限制（比如，减小正则化超参数）
回顾：
- 机器学习是让机器通过学习数据对某些任务做得更好，而不使用确定的代码规则。
- 有许多不同类型的机器学习系统：监督或非监督，批量或在线，基于实例或基于模型，等等。
- 在机器学习项目中，我们从训练集中收集数据，然后对学习算法进行训练。如果算法是基于模型的，就调节一些参数，让模型拟合到训练集（即，对训练集本身作出好的预测），然后希望它对新样本也能有好预测。如果算法是基于实例的，就是用记忆学习样本，然后用相似度推广到新实例。
- 如果训练集太小、数据没有代表性、含有噪声、或掺有不相关的特征（垃圾进，垃圾出），系统的性能不会好。最后，模型不能太简单（会发生欠拟合）或太复杂（会发生过拟合）。
测试和确认
要知道一个模型推广到新样本的效果，唯一的办法就是真正的进行试验。一种方法是将模型部署到生产环境，观察它的性能。这么做可以，但是如果模型的性能很差，就会引起用户抱怨 —— 这不是最好的方法。
更好的选项是将你的数据分成两个集合：训练集和测试集。正如它们的名字，用训练集进行训练，用测试集进行测试。对新样本的错误率称作推广错误（或样本外错误），通过模型对测试集的评估，你可以预估这个错误。这个值可以告诉你，你的模型对新样本的性能。
如果训练错误率低（即，你的模型在训练集上错误不多），但是推广错误率高，意味着模型对训练数据过拟合。
提示：一般使用 80% 的数据进行训练，保留20%用于测试。
因此，评估一个模型很简单：只要使用测试集。现在假设你在两个模型之间犹豫不决（比如一个线性模型和一个多项式模型）：如何做决定呢？一种方法是两个都训练，然后比较在测试集上的效果。
现在假设线性模型的效果更好，但是你想做一些正则化以避免过拟合。问题是：如何选择正则化超参数的值？一种选项是用 100 个不同的超参数训练100个不同的模型。假设你发现最佳的超参数的推广错误率最低，比如只有 5%。然后就选用这个模型作为生产环境，但是实际中性能不佳，误差率达到了 15%。发生了什么呢？
答案在于，你在测试集上多次测量了推广误差率，调整了模型和超参数，以使模型最适合这个集合。这意味着模型对新数据的性能不会高。
这个问题通常的解决方案是，再保留一个集合，称作验证集合。用训练集和多个超参数训练多个模型，选择在验证集上有最佳性能的模型和超参数。当你对模型满意时，用测试集再做最后一次测试，以得到推广误差率的预估。
为了避免“浪费”过多训练数据在验证集上，通常的办法是使用交叉验证：训练集分成互补的子集，每个模型用不同的子集训练，再用剩下的子集验证。一旦确定模型类型和超参数，最终的模型使用这些超参数和全部的训练集进行训练，用测试集得到推广误差率。
