15. 线性回归模型的过拟合&欠拟合 ——程序解决模型欠拟合的问题

过拟合与欠拟合 一. 概念 之前，我们介绍过拟合的概念。拟合指的是构建的模型能够符合样本数据的特征。与拟合相关的两个概念是欠拟合与过拟合。 欠拟合：模型过于简单，未能充分捕获样本数据的特征。表现为模型在训练集上的效果不好。 过拟合：模型过于复杂，过分捕获样本数据的特征，从而将样本数据中一些特殊特征当成了共性特征。表现为模型在训练集上的效果非常好，但是在未知数据上的表现效果不好。 进一步解释 欠拟合

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