什么是过拟合_baidu_252253的博客 📈💻

🌟 今天我们要聊一聊机器学习中一个非常重要的概念——过拟合（Overfitting）。当模型过于复杂或训练数据量不足时，模型可能会在训练集上表现得非常好，但在未见过的新数据上表现不佳。这就是过拟合的现象。🔍

💡 过拟合就像一个学生为了考试死记硬背，虽然能记住所有问题的答案，但一旦遇到新的问题就束手无策了。因此，我们需要采取一些策略来避免过拟合，比如增加更多的数据、使用正则化技术或者简化模型结构。📚

📈 正确处理过拟合对于构建高效、可靠的机器学习模型至关重要。通过理解和应用这些方法，我们可以使我们的模型不仅能在训练数据上表现出色，也能很好地泛化到新数据上。🚀

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