2020-07-14
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python:什么是欠拟合和过拟合？过拟合的解决方法
欠拟合：是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。对于训练好的模型，若在训练集表现差，在测试集表现同样会很差。
过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在训练数据外的数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格。
过拟合解决方法：增大数据集合，使用更多数据，使噪声点比减少，减少数据扰动所造成的影响，减少数据特征、数据维度，使用正则化方法或者交叉验证法。
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