123发布：2024-10-29 70
1、过拟合是指模型在训练数据上表现得过于复杂，以至于过度捕捉了训练数据中的噪声和细节，而未能很好地泛化到新的未见过的数据过拟合是机器学习中的一个常见问题当模型对训练数据的学习过于精确，以至于它无法很好地适应新的数据点时，就会发生过拟合换句话...
