过拟合问题和欠拟合问题

过拟合和欠拟合是机器学习中常见的两个问题，它们都会导致模型的性能下降。

过拟合问题指的是模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差的情况。这是因为模型过于复杂，过度拟合了训练数据，导致对新数据的泛化能力较差。解决过拟合问题的方法包括：增加训练数据、减少特征数量、正则化等。

欠拟合问题指的是模型无法在训练集上表现良好，也就是说模型无法很好地拟合训练数据。这通常是因为模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂关系。解决欠拟合问题的方法包括：增加特征数量、增加模型复杂度、减少正则化等。