什么是过拟合，什么是欠拟合

过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差的现象。即模型过度拟合了训练数据，学习了数据中的噪声或细节，导致对新数据的泛化能力较差。

欠拟合是指模型无法充分拟合训练数据，导致在训练数据上表现较差，同时在测试数据上也表现较差。即模型过于简单，无法捕捉到数据中的关键特征，导致无法提供准确的预测结果。

相关问题

什么是过拟合和欠拟合

过拟合和欠拟合是机器学习中常见的两个问题，它们都与模型的泛化能力有关。

过拟合（Overfitting）指的是模型在训练数据上表现得很好，但在新的未见过的数据上表现较差。过拟合通常是由于模型过于复杂，过度拟合了训练数据中的噪声和细节，导致对新数据的泛化能力较差。过拟合的特征包括训练集上表现很好但测试集上表现较差，模型参数较多，模型对训练数据中的噪声过于敏感等。

欠拟合（Underfitting）指的是模型无法很好地拟合训练数据，无法捕捉到数据中的关键特征和模式。欠拟合通常是由于模型过于简单或者训练数据量不足导致的，模型无法充分学习到数据的规律。欠拟合的特征包括训练集和测试集上表现都较差，模型无法捕捉到数据中的复杂关系等。

解决过拟合和欠拟合问题的方法有很多，以下是一些常见的方法：
1. 增加训练数据量：通过增加更多的训练样本，可以帮助模型更好地学习数据的规律，减少过拟合和欠拟合的问题。
2. 简化模型：减少模型的复杂度，可以降低过拟合的风险。可以通过减少模型的参数数量、降低模型的层数或者使用正则化等方法来简化模型。
3. 特征选择：选择对问题有用的特征，去除冗余和无关的特征，可以提高模型的泛化能力。
4. 正则化：通过在损失函数中引入正则化项，限制模型参数的大小，可以减少过拟合的问题。
5. 交叉验证：使用交叉验证来评估模型的性能，选择最优的模型参数和超参数，可以帮助避免过拟合和欠拟合。

什么是拟合 欠拟合 过拟合 泛化能力

拟合是指通过拟合函数来逼近或者匹配给定的数据集。在机器学习中，我们通常使用一个模型来拟合训练数据，以便能够对未知数据进行预测或者分类。

欠拟合指的是模型无法很好地拟合训练数据，即模型的复杂度不足以捕捉到数据中的关键特征。这种情况下，模型的预测能力较弱，无法很好地适应训练数据和测试数据。

过拟合指的是模型过于复杂，过度拟合了训练数据，导致模型在训练数据上表现很好，但在未知数据上表现较差。过拟合的模型可能会过度记忆训练数据中的噪声或者异常值，而无法泛化到新的数据。

泛化能力是指模型对未知数据的适应能力。一个具有良好泛化能力的模型能够在训练数据之外的数据上表现良好，即能够对新的数据进行准确预测或者分类。