统计学习中的过拟合与欠拟合是如何定义的？它们对预测精度有何影响？

过拟合与欠拟合是统计学习中两个非常重要的概念，它们描述了模型对训练数据的拟合程度以及泛化能力。过拟合（Overfitting）发生在模型过于复杂，以至于学习了训练数据中的随机噪声和细节，而没有捕捉到数据的真实分布。这导致模型在训练集上表现良好，但在未知数据上表现不佳，因为模型无法泛化到新的数据。欠拟合（Underfitting）则是指模型过于简单，无法充分捕捉数据的真实结构，结果是模型无论在训练集还是新数据上都会表现得不够理想。

参考资源链接：[统计学习基础：数据挖掘、推理与预测（第二版）](https://wenku.csdn.net/doc/1foic6scko?spm=1055.2569.3001.10343)

在《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测（第二版）》中，Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman详细讨论了过拟合与欠拟合的概念，并提出了防止这两种现象的策略。为了减少过拟合的风险，可以采用如正则化、交叉验证等技术来约束模型复杂度，从而提高模型的泛化能力。而针对欠拟合，通常需要增加模型的复杂度，或选择更合适的模型结构来捕捉数据的底层规律。

理解过拟合和欠拟合对于建立有效预测模型至关重要。这本书不仅解释了它们的定义，还提供了理论基础和实践案例，帮助读者在实际应用中识别和应对这两种常见问题，从而提高模型的预测性能。

参考资源链接：[统计学习基础：数据挖掘、推理与预测（第二版）](https://wenku.csdn.net/doc/1foic6scko?spm=1055.2569.3001.10343)