机器学习-线性回归-过拟合问题

一、线性回归的拟合情况        欠拟合：模型在训练过程中，模型在训练集和测试集中的表现差，即模型的泛化能力弱。        过拟合：模型在训练过程中，模型在训练集上变现非常好但在测试集上表现差，即模型的泛化能力太强。             从左上往右下，依次第一幅图是原始样本分布，第二幅图明显过度迎合数据，已经过拟合了，第三幅图明显偏移数据过多是欠拟合，最后一幅图训练比较少维度不过高且很

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