2020-06-17
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在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体是指什么现象？常用的过拟合解决方法有哪些？
过拟合：模型在训练集上的评估指标表现很好，但在测试集和新数据上的表现很差
欠拟合：模型在训练和预测评估指标都不好
过拟合解决方法：
（1） 增大数据集
（2）减少数据特征（降维，特征选择）
（3）正则化（L1和L2）
（4）降低模型复杂度（如对决策树剪枝等）
（5）交叉验证
（6）集成学习方法
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