大白話給你說清楚什麼是過擬合、欠擬合以及對應措施

論在機器學習還是深度學習建模當中都可能會遇到兩種最常見結果，一種叫過擬合（over-fitting ）另外一種叫欠擬合（under-fitting）。 首先談談什麼是過擬合呢？什麼又是欠擬合呢？網上很直接的圖片理解如下： 所謂過擬合（over-fitting）其實就是所建的機器學習模型或者是深度學習模型在訓練樣本中表現得過於優越，導致在驗證數據集以及測試數據集中表現不佳。打個比喻就是當我需要建立好

>>阅读原文<<