一、拟合
定义：样本点在模型的分布情况
- 正好拟合 ------ 训练集表现好，测试集表现好
- 欠拟合 ------ 训练集表现差，测试集表现差，产生原因：模型过于简单
- 过拟合 ------ 训练集表现好，测试集表现差，产生原因：模型过于复杂，数据不纯，数据太少（一见钟情属于过拟合，要求特别高）
二、泛化
泛化能力 ：模型在新数据集上表现好坏的能力
三、奥卡姆剃刀原则
泛化误差相同的两个模型，取较简单的那个模型
Day16_【机器学习—模型拟合问题】
l12345sy2025-08-29 19:52
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