摘要： 过拟合和欠拟合 过拟合是指模型对于训练数据拟合过当的情况。反应到评估指标上就是模型在训练数据上表现的很好，但在测试集和新数据上表现较差。欠拟合指的是在训练集和测试集上表现的都不好的情况，这种情况的发生有很多原因：如果模型不够强大，过于正则化，或者仅仅是训练时间不够长。 降低过拟合与欠拟合的方法 降低 阅读全文