机器学习中的“过拟合”与“欠拟合”

过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）是机器学习中常见的两类模型拟合问题，它们影响着模型对新数据的泛化能力。过拟合指的是模型在训练数据上表现得过于优越，以至于捕捉到了数据中的噪声和细微的变化，导致在新的、未见过的数据上表现不佳。过拟合和欠拟合都直接影响着模型在新数据上的泛化能力。一个好的模型应该能够在未见过的数据上表现良好，而不仅仅是在训练数据上表现良好。人工智能机器学习相关知识分享！