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过拟合欠拟合及其解决方案 概念: 欠拟合(underfitting):模型无法得到较低的训练误差。 过拟合(overfitting):训练误差远小于它在测试数据集上的误差。 主要的影响因素是模型的复杂
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1、过拟合、欠拟合及其解决方案 欠拟合和过拟合是在训练过程中产生的现象,它是由训练误差和泛化误差来决定的。 训练误差:模型在训练数据集上表现出的误差。 泛化误差:模型在任意一个测试数据样本上表现出的误