過擬合、欠擬合

過擬合和欠擬合 訓練誤差和泛化誤差 訓練誤差，模型在訓練集合上表現的誤差。 泛化誤差 ，模型在任意一個數據集上表現出來的誤差的期望。 過擬合，模型訓練誤差遠小於在測試集上的誤差。 欠擬合 ，模型無法在訓練集上得到較低的訓練誤差。 如何判斷過擬合和欠擬合 現在常用的判斷方法是從訓練集中隨機選一部分作爲一個驗證集，採用K折交叉驗證的方式。把原始訓練數據集分割成K個不重合的子數據集，然後我們做K次模型訓

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