【機器學習筆記day23】4.3. 迴歸性能評估與欠擬合、過擬合

文章目錄 4.3. 迴歸性能評估與欠擬合、過擬合 欠擬合與過擬合 解決過擬合的方法 欠擬合 過擬合 4.3. 迴歸性能評估與欠擬合、過擬合 欠擬合與過擬合 機器學習中的泛化，泛化即是，模型學習到的概念在它處於學習的過程中時模型沒有遇見過的樣本時候的表現。在機器學習領域中，當我們討論一個機器學習模型學習和泛化的好壞時，我們通常使用術語：過擬合和欠擬合。我們知道模型訓練和測試的時候有兩套數據，訓練集和

>>阅读原文<<