#新人福利#首次发布博文且审核通过，0元包邮送超大号鼠标垫摘要： 机器学习模型的过拟合是一个常见问题，它会导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。本文将探讨如何识别过拟合现象，并提供一些实用的解决策略。1. 什么是过拟合？ 过拟合发生在模型对训练数据学得“太好”，以至于它开始记忆训练数据中的噪声和细节，而不是学习到数据背后的真正规律。这会导致模型的泛化能力下降，在未见过的数据上表现差。
Copyright © 2005-2025 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
