欠拟合和过拟合：解释与区别

欠拟合和过拟合是机器学习中常见的两个问题。

'欠拟合'是指模型在训练数据上表现不佳，无法很好地匹配数据。这通常是因为模型过于简单，无法学习到训练数据中的复杂模式。

'过拟合'是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现不佳，过度适应训练数据而失去泛化能力。这通常是因为模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声和异常值。

简单来说，欠拟合是模型太简单，过拟合是模型太复杂。

为了避免欠拟合和过拟合，我们需要选择合适的模型复杂度，并使用一些技术来防止过拟合，例如正则化、早停等。