过拟合，欠拟合是什么意思

过拟合和欠拟合是机器学习模型训练中常见的问题。

过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现较差的情况。这是因为模型过于复杂，过度拟合了训练数据，从而无法泛化到新数据。过拟合可以通过减少模型的复杂度、增加数据量、采用正则化等方法来解决。

欠拟合指的是模型在训练数据和新数据上的表现都不好的情况。这是因为模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂关系。欠拟合可以通过增加模型的复杂度、增加数据量、调整模型的超参数等方法来解决。