本文介绍了如何在机器学习中防止过拟合和欠拟合。通过波士顿房价数据集，展示了使用Scikit-Learn的线性回归、多项式回归和决策树模型。过拟合可通过引入多项式特征缓解，而欠拟合则可通过增加模型复杂度如更深的决策树或随机森林来解决。实际应用中需根据数据复杂度和模型性能调整。
优化模型：防止过拟合与欠拟合
机器学习的优化过程中，我们需要处理两种极端情况：过拟合和欠拟合。 过拟合指的是我们的模型在训练数据上表现得很好，但是当使用新的数据集时，它的表现却很差。欠拟合则相反，我们的模型在训练集和测试集上都表现得不太好。下面我们将以一个简单的示例展示如何防止过拟合和欠拟合。
我们使用 Scikit-Learn 中的波士顿房价数据集作为示例数据集进行分析，该数据集包含 13 个特征和一个目标变量（房子的中位数价值）。下面先导入必要的库和数据集：
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model 
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