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一、模型欠拟合及过拟合简介
二、模型欠拟合及过拟合判断
三、模型欠拟合与过拟合的优化方法
1、模型欠拟合
2、模型过拟合 一、模型欠拟合及过拟合简介
模型应用时发现效果不理想，有多种优化方法，包含： 添加新特征增加模型复杂度减小正则项权重获取更多训练样本…目录
一、模型欠拟合及过拟合简介
二、模型欠拟合及过拟合判断
三、模型欠拟合与过拟合的优化方法
1、模型欠拟合
2、模型过拟合 一、模型欠拟合及过拟合简介
模型应用时发现效果不理想，有多种优化方法，包含： 添加新特征增加模型复杂度减小正则项权重获取更多训练样本减少特征数目增加正则项权重具体采用哪种方法，才能够有效地提高模型精度，我们需要先判断模型是欠拟合，还是过拟合，才能确定下一步优化方向。 图1
模型欠拟合，即高偏差（high bias），是指模型未训练出数据集的特征，导致模型在训练集、测试集上的精度都很低。如图1左图所示。
模型过拟合，即高方差（high variance），是指模型训练出包含噪点在内的所有特征，导致模型在训练集的精度很高，但是应用到新数据集时，精度很低。如图1右图所示。 二、模型欠拟合及过拟合判断
1、数据集划分
数据集划分为训练集（Trai
