程序員說模型過擬合的時候，說的是什麼?

前言 機器學習中，模型的擬合效果意味着對新數據的預測能力的強弱（泛化能力）。而程序員評價模型擬合效果時，常說「過擬合」及「欠擬合」，那究竟什麼是過/欠擬合呢？什麼指標可以判斷擬合效果？以及如何優化？ 欠擬合&過擬合的概念 注：在機器學習或人工神經網絡中，過擬合與欠擬合有時也被稱爲「過訓練」和「欠訓練」，本文不做術語差異上的專業區分。 欠擬合是指相較於數據而言，模型參數過少或者模型結構過於簡單，以至

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