如何平衡机器学习模型的过拟合与欠拟合？
在机器学习领域，过拟合与欠拟合是两个常见的问题，它们直接关系到模型的泛化能力和预测准确性。过拟合指的是模型在训练集上表现良好，但在新数据上表现不佳，因为模型过于复杂，捕捉了训练数据中的噪声和异常值，而欠拟合则是指模型在训练集上的表现就已不佳...
在机器学习领域，过拟合与欠拟合是两个常见的问题，它们直接关系到模型的泛化能力和预测准确性。过拟合指的是模型在训练集上表现良好，但在新数据上表现不佳，因为模型过于复杂，捕捉了训练数据中的噪声和异常值，而欠拟合则是指模型在训练集上的表现就已不佳...