过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上性能下降的现象，这通常由于训练数据中的噪声或数据量不足导致。解决过拟合的措施包括增加数据量、降低模型复杂度和使用正则化等。
一：过拟合定义
为了得到一致假设而使假设变得过度严格称为过拟合，下图分别为欠拟合、理想、过拟合情况。
二：原因
一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在训练数据外的数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪声或者训练数据太少。
三：措施
过拟合的简单理解
最新推荐文章于 2025-08-15 15:55:26 发布
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