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欠拟合和过拟合

欠拟合：所建的学习模型和训练集和测试集中均表现不佳，增加和组合特征改善
过拟合：所建的学习模型在训练样本中表现优越，在测试数据集中表现不佳，增加并清洗数据（减少噪声），减少维度
欠拟合解决方法：
1.添加其他特征项

2.添加多项式特征
过拟合
1.重新清洗数据

2.增大数据集的训练量

3.降低特征为维度，防止维灾难

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