过拟合：
一个训练集产生的模型在训练数据上表现良好，但对新数据的泛化能力却很差。
欠拟合：
一个训练集产生的模型在训练数据上表现不良，模型需要不断完善。
可划分为三个数据集：
①建立模型的数据集
②在训练好的模型上选择的验证集
③判断最终模型的测试集
| 真 | 假
----|--|----
预测为真 | 真阳性 | 假阳性
预测为假| 假阴性 | 真阴性
查准率
预测正确占所有预测的百分比
查全率
预测正确占所有正确的百分比
F1得分
2*查准率*查全率/（查全率+查准率）
①高偏倚，低方差 =》对应少特征值拟合（欠拟合）
解决：适当增加特征值
②低偏倚，高方差 =》对应多特征值拟合（过拟合）
解决：适当减少特征值
增加数据量可大大减少过拟合问题
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