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上传时间: 2021-01-20
详细说明：Task2——过拟合、欠拟合及其解决方案
4.1 欠拟合与过拟合的概念
欠拟合：模型拟合不够，在训练集（training set）上表现效果差，没有充分的利用数据，预测的准确度低。
过拟合：模型过度拟合，在训练集（training set）上表现好，但是在测试集上效果差，也就是说在已知的数据集合中非常好，但是在添加一些新的数据进来训练效果就会差很多，造成这样的原因是考虑影响因素太多，超出自变量的维度过于多了。
在表征线性回归模型的下面三张图中，左图使用一条直线来做预测模型，很明显无论如何调整起始点和斜率，该直线都不可能很好的拟合给定的五个训练样本，更不要说给出的新数据（欠拟合）；右图使用了高
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