应该总是避免过拟合吗？

过拟合是机器学习中经常遇到的问题，它指的是模型在训练数据上表现良好，但在新数据上的性能却很差。因此，不应该总是避免过拟合，而应该在平衡拟合度和泛化能力之间寻求最佳平衡点。以下是一些如何应对过拟合问题的具体方法：

1. 增加数据集 过拟合通常是由于训练数据不充分导致的。因此，我们可以采集更多的数据，以增加数据集的大小，缓解过拟合问题。

2. 正则化 L1正则化和L2正则化是两种最为常见的正则化技术。L1正则化可以使得模型产生稀疏性；L2正则化可以防止模型过拟合。下面给出一个例子：

from sklearn.linear_model import Ridge
ridge = Ridge(alpha=0.01)
ridge.fit(X_train,y_train)

3. 剪枝 剪枝的目的是减少决策树的复杂性，以防止过拟合。剪枝有两种方法：预剪枝和后剪枝。在预剪枝中，我们会在构建决策树的过程中设置一些规则，以限制树的大小或深度。在后剪枝中，我们会在构建完整棵决策树后，再通过剪去一些分支以达到缩小树的目的。下面是一些示例代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.tree import export_graphviz
from sklearn.externals.six import StringIO
import pydotplus

# decision tree model with default parameters
dtr = DecisionTreeRegressor()
dtr.fit(X_train,y_train)

# visualize decision tree
dot_data = StringIO()
export_graphviz(dtr, out_file=dot_data, filled=True, rounded=True, special_characters=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
graph.write_png('tree.png')

4. dropout dropout是一种在神经网络中常用的正则化方法，其