機器學習---線性迴歸---欠擬合與過擬合的理解

原創 Ashenkkk 2020-06-13 18:52

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1.過擬合

理解：測試集的特徵過於集中，全部集中部分特徵，導致某些不重要的特徵成爲判斷中偏重的部分(特徵數量多)
過擬合

2.欠擬合

理解：測試集的特徵過於氾濫，重要特徵不突出，導致某些重要的特徵被忽略(特徵數量少)
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