Python中的过拟合与欠拟合

Python中的过拟合与欠拟合

机器学习的一个重要问题是如何避免模型在训练集上过拟合或者欠拟合。过拟合和欠拟合能够对模型产生负面影响，导致其在实际应用中无法正确地进行预测。因此，了解和解决过拟合和欠拟合问题是机器学习中非常重要的一部分。

一般来说，过拟合现象是由于模型在训练集上学习到了过多的“噪音”，导致在新的数据集上表现很差。欠拟合现象则是由于模型学习不足，无法准确地对训练集和测试集进行预测。

解决过拟合和欠拟合问题的方法有很多，我们可以使用正则化、交叉验证以及增加数据集等方式来改善模型性能。下面我们具体介绍一下如何使用Python来解决过拟合和欠拟合问题。

在这里，我们使用Scikit-Learn库中的GradientBoostingRegressor模型来进行演示。首先，我们需要准备数据集。

from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test