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机器学习100天（二十三）：023 欠拟合与过拟合

机器学习100天，今天讲的是欠拟合与过拟合！

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一、过拟合与欠拟合

机器学习中，我们构建一个模型，通常可能会遇到欠拟合或者过拟合的问题。以这张图为例，面对同样一批数据，我们建立了 3 个不同的回归模型。左边这张图是简单的一次线性模型，中间这张图是二次多项式模型，右边这张图是复杂的高阶多项式模型。

机器学习100天（二十三）：023 欠拟合与过拟合_第1张图片

直观上可以看到，左边的线性模型对数据拟合的效果一般，这种情况称之为欠拟合。什么是欠拟合呢？欠拟合就是是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，没法学习到数据背后的规律。

再来看右边的高阶多项式模型，它对数据拟合的非常好，好的有点过了，这种情况称之为过拟合。什么是过拟合呢？过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。换句换说，就是模型复杂度高于实际问题，模型在训练集上表现很好，但在测试集上却表现很差，即泛化能力差。

中间的二次多项式模型虽然在训练集上有些误差，但是却反应了数据分布的整体趋势，可以说是最好最合适的模型。

二、为什么发生过拟合

知道了欠拟合和过拟合的概念之后，我们来看为什么会发生欠拟合和过拟合。欠拟合主要是由于模型过于简单，选取的特

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