画图说明误差，指出过拟合和欠拟合区域

下面是一个示意图，展示了不同复杂度的模型在训练集和测试集上的表现，以及欠拟合、合适拟合和过拟合的区域：


从图中可以看出，当模型过于简单时，无法捕捉数据中的复杂关系，即出现欠拟合现象。在训练集上的误差和测试集上的误差都比较大，模型的泛化能力较弱。欠拟合的情况下，增加模型的复杂度可以提升模型的表现。

当模型的复杂度适中时，模型可以较好地捕捉数据中的关系，即处于合适拟合的状态。此时模型在训练集和测试集上的误差都比较小，而且测试集上的误差与训练集上的误差差距不大。

当模型过于复杂时，模型开始过拟合训练数据，即在训练集上表现很好，但在测试集上的表现很差。此时，模型过于关注训练数据中的噪声和随机性，而忽略了数据中的本质规律。过拟合的情况下，可以通过增加数据量、采用正则化等方法来缓解。