Day16_【机器学习—模型拟合问题】

一、拟合

定义：样本点在模型的分布情况

• 正好拟合 —— 训练集表现好，测试集表现好
• 欠拟合 —— 训练集表现差，测试集表现差，产生原因：模型过于简单
• 过拟合 —— 训练集表现好，测试集表现差，产生原因：模型过于复杂，数据不纯，数据太少（一见钟情属于过拟合，要求特别高）

二、泛化

泛化能力 ：模型在新数据集上表现好坏的能力

三、奥卡姆剃刀原则

 泛化误差相同的两个模型，取较简单的那个模型