• 日期: 2028-01-04
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这种现象被称为过拟合（overfitting）。过拟合是指模型在训练集上表现非常好，但在测试集或实际应用中表现不佳的情况。过拟合通常发生在模型过于复杂、数据量不足或训练集与测试集分布不一致等情况下。为了避免过拟合，可以采取一些策略，如增加数据量、使用正则化技术、使用更简单的模型等。


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