出現過擬合的原因及解決方案

出現過擬合的原因及解決方案 機器學習需要我們利用模型對數據進行擬合，但並不是對訓練集進行正確預測，而是對未曾在訓練集合出現的樣本能夠正確預測。模型對訓練集以外樣本的預測能力就稱爲模型的泛化能力，過擬合與欠擬合就會導致模型泛化能力不高。 首先看下列幾張圖 第一個模型有許多錯分的數據，不能很好的適應我們的訓練集，屬於欠擬合；第二個模型雖然有個別錯誤數據點，但是預測新數據效果很好；第三個模型是很複雜的模

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