回归分析过拟合什么，解决过拟合的办法是什么

回归分析过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳的现象。这种现象通常是由于模型过度拟合训练数据，导致其在新数据上表现不佳。

解决过拟合的办法有以下几种：

1. 增加数据量：通过增加训练集数据量，可以降低模型过拟合的风险。

2. 简化模型：通过减少模型的复杂度，如减少神经网络层数、节点数等，可以降低模型过拟合的风险。

3. 正则化：通过在损失函数中加入惩罚项，如L1正则化、L2正则化等，可以降低模型过拟合的风险。

4. Dropout：在训练过程中，通过随机丢弃一定比例的神经元，可以降低模型过拟合的风险。

5. 交叉验证：通过将训练数据集分成若干份，每次使用其中一份作为验证集，其余部分作为训练集，多次训练模型并取平均值，可以降低模型过拟合的风险。