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欠拟合和过拟合的原因分别有哪些？如何避免？

[问答题]
欠拟合和过拟合的原因分别有哪些？如何避免？
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欠拟合的原因：模型复杂度过低，不能很好的拟合所有的数据，训练误差大；
避免欠拟合：增加模型复杂度，如采用高阶模型（预测）或者引入更多特征（分类）等。
过拟合的原因：模型复杂度过高，训练数据过少，训练误差小，测试误差大；
避免过拟合：降低模型复杂度，如加上正则惩罚项，如L1，L2，增加训练数据等。

发表于 2015-04-30 09:25:09 回复(0)
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上传者：金戈
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