Day16_【机器学习—模型拟合问题】

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

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