过拟合与欠拟合

过拟合是模型在训练数据上表现良好，但在新数据上效果差。

过拟合的原因包括训练数据不足、数据不平衡、噪声、训练时间过长和模型复杂度过高。

解决过拟合的方法包括增加训练数据、减少噪声、打乱数据集、提前停止训练、集成学习和使用正则化。

欠拟合是模型在训练和新数据上均表现不佳。

欠拟合的原因包括模型过于简单、训练时间过短和过度正则化。

解决欠拟合的方法包括增加模型复杂度、增加训练时间和减少正则化。

过拟合和欠拟合之间存在权衡，需要平衡偏差与方差。

降低偏差会增加方差，反之亦然，因此需要在两者之间找到平衡。