【机器学习】深入理解机器学习中的欠拟合与过拟合

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引言 在机器学习中，构建一个能够很好泛化的模型至关重要。我们希望模型不仅能在训练数据上表现优秀，还能在未见过的测试数据上取得相似的结果。 然而，这个过程中我们常常会遇到两个常见的问题：欠拟合（Underfitting）和过拟合（Overfitting）。 欠拟合就像是学生只看了课本的封面就去参加考试，没掌握足够的知识，导致考试成绩糟糕。 过拟合就像是学生死记硬背了课本上的所有例题，却没有真正理解问题的本质，导致他只能应对熟悉的题目，对于新题目无从下手。 1. 欠拟合与过拟合的定义 1.1 欠拟合 欠拟合是当模型太简单，无法捕捉数据中的复杂模式时发生的情况。模型在训练集上表现不佳，同时在测试集上也无法提供良好的预测。这意味着模型没有“学”到足够的知识来解释数据。 欠拟合的常见表现： 在训练集和测试集上的误差都很 ………………………………