怎樣處理過擬合和欠擬合？

過擬合和欠擬合 從模型在不同集合上的表現來看 首先來明確一下過擬合和欠擬合的概念。 過擬合（下圖中最右側的圖像） 過擬合指的是訓練數據擬合程度過高的情況，也就是說模型在訓練集上表現的很好，但是在測試集和新的數據集上表現的較差。 欠擬合（下圖中最左側的圖像） 瞭解了什麼是過擬合，欠擬合也顯而易見，當模型在訓練集和測試集表現的都不好的時候我們就稱這種現象爲欠擬合。 從方差和偏差的角度來看 偏差（bia

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