过拟合与欠拟合

过拟合与欠拟合（overfitting and underfitting），理学-计算机科学技术-人工智能-机器学习-学习理论，过拟合（overfitting）指的是，一个模型对训练数据进行过度的拟合，将数据本身的一些特点（比如噪声）也当作所有潜在样本的一般性质学到模型中。欠拟合（underfitting）和过拟合相反，如果一个模型无法很好的拟合训练数据，则称这个模型是欠拟合的。