模型的過擬合與欠擬合

樣本數據集：樣本數據集總是表現爲數據的內在規律（如：y=f(x）)與隨機噪聲共同作用的結果。 訓練集：訓練集是用於訓練模型的樣本數據集合。我們總是希望通過訓練集，找到真實數據的內在規律，同時又希望避開訓練集數據的隨機噪聲對模型產生的影響。 泛化能力：模型通常由訓練集數據訓練獲得，但我們希望的是模型在測試集上有較好的表現，也就是希望模型能夠對其他訓練集以外 的樣本的目標值做出正確的預測和判斷，這種能

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