欠拟合和过拟合的定义、如何解决欠拟合过拟合问题

欠拟合指模型无法充分拟合训练数据，导致在训练集上表现不佳，而过拟合指模型过于复杂，过度拟合训练数据，导致在测试集上表现不佳。解决欠拟合问题可以通过增加模型的复杂度，如增加神经网络的层数或增加特征数量。解决过拟合问题可以采用正则化方法，如L1、L2正则化，Dropout等。同时，可以通过交叉验证、数据扩充、集成学习等方法来减小过拟合的影响。