欠拟合和过拟合

欠拟合：模型拟合不够，在训练集上表现效果差

过拟合：模型过度拟合，在训练集上表现好，测试集上效果差

欠拟合原因及解决方法：

1、模型过于简单-》增加模型复杂度

eg、使用线性模型拟合二次曲线数据

2、特征集过少、数据集过少、抽样数据不合理

过拟合原因及解决办法：

1、模型过于复杂-》减少模型复杂度，增加正则化项，L1范数或L2范数

2、特征选取不合理-》人工筛选特征，使用特征选择算法