【python 机器学习】sklearn 过拟合与欠拟合

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sklearn 过拟合与欠拟合

在机器学习中，模型的表现与训练数据之间的关系十分复杂。过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）是两种常见的现象，通常是模型训练过程中出现的问题，影响着模型的泛化能力。理解并解决过拟合与欠拟合问题对于提高机器学习模型的性能至关重要。本文将介绍过拟合与欠拟合的概念，并展示如何通过 sklearn 来检测和避免这两个问题。

1. 什么是过拟合与欠拟合？

小学生可以理解的解释：

• 过拟合就像是你背了一本书上的所有字，但考试的时候问题不完全一样，这样你就做不好题了，因为你记住了具体的内容而没理解其中的意思。
• 欠拟合就像是你根本没记住书上的内容，考试的时候也没有答对题目，因为你没学透那些知识点。

学术解释：

• 过拟合（Overfitting）：当一个模型在训练数据上表现得非常好，但在新的、未见过的数据（即测试集）上表现很差时ÿ