人工智能的过拟合 / 欠拟合指什么？
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"在我们的模型进行训练的时候，最终的目的就是训练出一组参数来最大限度的能够拟合我们训练数据的特征，但是训练的过程总不会是一马平川的，总会出现各种问题，比较经典的就是过拟合和欠拟合。
直接举例说明更直接一点，如下图，我们希望模型能尽量好的来匹配我们的训练数据，理想状态下模型的表现应当和中间的图一致，但实际训练中可能就会出现左右两种情况。左边的欠拟合并并没有很好的拟合数据，预测一个新数据的时候准确率会比较低，而右侧看起来非常好，把所有的数据都成功拟合了进去，但是模型不具有泛化性，也没有办法对新的数据进行准确预测。
"2024-06-27 13:27:22赞同 1 展开评论
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