• 日期: 2028-07-04
  • 标签: 科技

过拟合是指在机器学习或统计建模中，模型过度适应训练数据，导致在新的数据上表现不佳的现象。这通常发生在模型过于复杂、数据量不足、训练次数过多等情况下。过拟合的模型可能会出现过于复杂的决策边界，无法泛化到新的数据集上，从而导致预测结果不准确。解决过拟合问题的方法包括增加数据集大小、降低模型复杂度、使用正则化等。


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