机器学习中的过拟合与欠拟合
**机器学习中的过拟合与欠拟合**
**描述**：
过拟合与欠拟合是机器学习模型训练过程中常见的两种问题。
- **欠拟合**指模型过于简单，无法捕捉数据中的基本规律，导致在训练集和测试集上表现都不佳。
- **过拟合**指模型过于复杂，过度学习了训练数据中的噪声或细节，导致在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差，泛化能力弱。
理解这两个概念对于设计高效模型至关重要。
**循序渐进讲解**：
1. **核心比喻帮助理解**
- 想象学习数学公式：
2025-11-01 22:15:12
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