【2】欠拟合

1、什么是欠拟合？

模型没能很好的捕捉到数据特征，拟合效果不好，在训练数据和未知数据上表现都很差。

2、怎么解决欠拟合？

（1）增加特征项

欠拟合有可能是特征项不够，可以通过“组合”、“泛化”、“相关性”等的操作来添加特征项

（2）添加多项式特征

例如上图中添加二次项，增加模型复杂度，能更加拟合数据

（3）减少正则化参数

和过拟合相反，出现欠拟合就要减少正则化参数

（4）具体问题而言

如在决策树中扩展分支；在神经网络学习中增加训练轮数，使用BN归一化，加速训练～