数据太少会导致过拟合，我还以为是欠拟合

理解欠拟合与过拟合
最新推荐文章于 2025-08-29 01:06:30 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35550465/article/details/80109554
本文探讨了机器学习中常见的两个问题：欠拟合与过拟合。欠拟合表现为模型训练过程中偏差较大，但方差较小；过拟合则相反，模型对训练数据过于敏感导致方差增大。理解这两者对于选择合适的模型至关重要。

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欠拟合的特点在于它具有比较小的方差，但是却有着比较大的偏置（即与正确答案的偏离方向）；而过拟合虽然有着较小的偏置，但是却有着较大的方差

 

题外话

 

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