教你學Python50-系列(三)模型評估，驗證，複雜性和改進

  在本文中，我們將繼續進行機器學習討論，並將重點放在與數據過度擬合相關的問題上，以及控制模型的複雜性，模型評估和錯誤引入，模型驗證和調整以及提高模型性能。                        過度擬合 過度擬合是預測分析和機器學習中最大的擔憂之一。過度擬合是指選擇適合訓練數據的模型擬合得太好，並且實際上捕獲了所有噪聲，離羣值等的情況。 這樣的結果是，該模型將很好地擬合訓練數據，但不能準

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