2020-06-24
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821
过拟合和欠拟合
模型在训练集上的误差被称为训练误差或经验误差，在测试集上的误差被称为泛化误差。
在机器学习中，过拟合指模型在训练集上表现良好，在测试集表现很差，说明泛化误差超过了经验误差，拟合过度，模型泛化能力降低，只适用于训练集，通用性不强；欠拟合指模型在训练集中的表现就很差，说明经验误差大，如下图所示：
过拟合：
欠拟合：
32.5213
5
7
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