教你学Python50-系列(三)模型评估，验证，复杂性和改进

  在本文中，我们将继续进行机器学习讨论，并将重点放在与数据过度拟合相关的问题上，以及控制模型的复杂性，模型评估和错误引入，模型验证和调整以及提高模型性能。                        过度拟合 过度拟合是预测分析和机器学习中最大的担忧之一。过度拟合是指选择适合训练数据的模型拟合得太好，并且实际上捕获了所有噪声，离群值等的情况。 这样的结果是，该模型将很好地拟合训练数据，但不能准

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