过拟合和欠拟合

1 引言

过拟合和欠拟合是机器学习模型训练中两种常见的问题,分别对应模型复杂度过高或过低导致的泛化能力不足现象。以下从定义、原因、表现及解决方法等方面进行系统分析:

**核心区别:**欠拟合是模型"学得太少",而过拟合是模型"死记硬背训练数据但未理解规律"。

2 原因与表现​

2.1 欠拟合

​① 原因​​:

  • 模型复杂度不足(如用线性模型拟合非线性数据);
  • 特征数量少或质量差(如未提取关键特征);
  • 训练数据量不足或噪声过多。

② ​​表现​​:

  • 训练集和测试集上误差均较高,预测结果偏离实际趋势(如分类任务中决策边界过于平滑)。

2.2 过拟合

① 原因:

  • 模型复杂度过高(如高阶多项式、深度神经网络层数过多);
  • 训练数据量少或噪声大;
  • 训练时间过长或未使用正则化。

② ​​表现​​:

  • 训练误差接近0,但测试误差显著升高,模型对噪声敏感(如分类边界不规则波动)。
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