過擬合與欠擬合

參考鏈接：https://blog.csdn.net/xuaho0907/article/details/88649141 fitting:擬合，就是說這個曲線能不能很好的描述這個樣本，有比較好的泛化能力 過擬合（OverFititing）：太過貼近於訓練數據的特徵了，在訓練集上表現非常優秀，近乎完美的預測/區分了所有的數據，但是在新的測試集上卻表現平平。 欠擬合(UnderFitting)：樣本

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