拟合、过拟合、欠拟合

拟合是指模型在训练数据上的表现，即模型能否很好地拟合训练数据。过拟合是指模型在训练数据上表现得很好，但在测试数据上表现不佳，即模型过于复杂，过度拟合了训练数据，无法泛化到新的数据。欠拟合是指模型无法很好地拟合训练数据，即模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂关系。产生过拟合和欠拟合的原因各不相同，解决方法也不同。对于过拟合，可以采用正则化、dropout等方法来减少模型复杂度；对于欠拟合，可以增加模型复杂度、增加训练数据量等方法来提高模型表现。