人工智能入门实战：过拟合与欠拟合问题解决策略_人工智能过拟合

1.背景介绍

什么是过拟合？什么是欠拟合？为什么会出现这种现象呢？这是众多机器学习爱好者面临的问题。对于初学者来说，这些问题的定义、原因以及解决方案对他们来说可能是一个非常艰难的学习过程。所以，为了帮助更多的初学者快速了解这些问题及其解决方案，我特意写了一篇文章，通过一些实例和图示，可以让读者们快速理解和认识到这些问题背后的实际原因。

2.核心概念与联系

2.1 过拟合（overfitting）与欠拟合（underfitting)

在机器学习领域中，存在着两类主要的问题：一类是过拟合(overfitting)，即模型在训练数据集上的表现优于在测试数据集上的表现；另一类是欠拟合(underfitting)，即模型在训练数据集上也无法取得良好的性能。因此，我们需要根据两种情况进行不同的处理方法，从而提高模型的泛化能力。

1. 过拟合 过拟合就是指模型过度关注了训练数据中的噪声点，导致模型对真正的模式拟合不足，并且对训练数据本身的细微变化也十分敏感，最终导致模型对新的数据预测的准确性较差。模型出现过拟合的根本原因是模型过于复杂，导致模型在捕获训练数据的同时丢失了训练数据的一些重要信息。

2. 欠拟合 欠拟合(underfitting)又称为过拟合的一种，即模型的复杂程度不够，只能适应训练数据中的噪声点或局部样本点，无法获得数据的全局信息，最终导致模型在测试数据上表现很差。模型出现欠拟合的根本原因是模型没有充分拟合训练数据，导致模型