为什么越复杂的模型在测试集上的效果反而不好呢？
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因为越复杂的模型很好的拟合了训练集，但训练集中有一部分数据可能代表了噪音和异常，当将噪音和异常都学习到分类模型中去时，就导致这个比较复杂的分类模型在测试集上的效果反而不好了。
2022-07-31 14:09:04赞同 展开评论
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