用實例告訴你什麼叫「過擬合」與「欠擬合」

有位同事最近用術語「欠擬合」來指代命名實體識別（NER）模型，該模型缺少應該標記的實體。 我得糾正一下。這實際上並不是欠擬合，但是我明白爲何有人會這麼想。 那麼，對於這個問題而言，什麼是不合適的，或者是過度擬合的呢？ 讓我們訓練一些欠缺數據並擬合過度的模型！ 我們將從使用sklearn的「 make_classification」功能生成數據集開始。每個數據點將具有2個要素（因此易於繪製）和一個標

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