过拟合和欠拟合 过拟合与欠拟合:机器学习中的两大挑战
过拟合与欠拟合:机器学习中的两大挑战 1. 什么是过拟合和欠拟合 在机器学习中,过拟合和欠拟合都是常见的问题。过拟合指的是模型在训练集上表现很好,但在测试集上表现很差的情况。欠拟合则是指模型无法很好地拟合训练集,导致在训练集和测试集上的表现都很差。过拟合和欠拟合都会影响模型的泛化能力,即对未知数据的预测能力。 2. 过拟合的原因 过拟合的原因主要有两个:模型复杂度过高和训练数据过少。当模型过于复杂时,会出现过拟合的情况,因为模型会过度拟合训练数据,而忽略了一般性的规律。当训练数据过少时,模型也