如何平衡机器学习模型的过拟合与欠拟合？
在数据挖掘的实践中，机器学习模型常常面临过拟合与欠拟合的双重挑战，过拟合是指模型在训练集上表现极好，但在新数据上泛化能力差，这通常是由于模型过于复杂或训练数据不足导致的，相反，欠拟合则是指模型在训练集上表现不佳，这通常是因为模型过于简单或训...
在数据挖掘的实践中，机器学习模型常常面临过拟合与欠拟合的双重挑战，过拟合是指模型在训练集上表现极好，但在新数据上泛化能力差，这通常是由于模型过于复杂或训练数据不足导致的，相反，欠拟合则是指模型在训练集上表现不佳，这通常是因为模型过于简单或训...