欠拟合：所建的学习模型和训练集和测试集中均表现不佳，增加和组合特征改善
过拟合：所建的学习模型在训练样本中表现优越，在测试数据集中表现不佳，增加并清洗数据（减少噪声），减少维度
欠拟合解决方法：
1.添加其他特征项
2.添加多项式特征
过拟合
1.重新清洗数据
2.增大数据集的训练量
3.降低特征为维度，防止维灾难
欠拟合：所建的学习模型和训练集和测试集中均表现不佳，增加和组合特征改善
过拟合：所建的学习模型在训练样本中表现优越，在测试数据集中表现不佳，增加并清洗数据（减少噪声），减少维度
欠拟合解决方法：
1.添加其他特征项
2.添加多项式特征
过拟合
1.重新清洗数据
2.增大数据集的训练量
3.降低特征为维度，防止维灾难
一、概念 拟合，欠拟合，过拟合拟合：测试机数据对于模型的匹配度，趋于欠拟合和过拟合之间；欠拟合：学到的很少；过拟合...
过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 ...
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欠拟合(Underfitting)和过拟合(Overfitting) 欠拟合：拟合函数与训练集误差较大过拟合：拟合...
过拟合、欠拟合及其解决方案 1.过拟合、欠拟合的概念2.权重衰减3.丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛...
本文标题：欠拟合和过拟合
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