在机器学习中,过拟合(overfitting)会使模型的预测性能变差,通常发生在模型过于复杂的情况下,如参数过多等。本文对过拟合及其解决方法进行了归纳阐述。

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正如巴菲特所言:「近似的正确好过精确的错误。」
在机器学习中,过拟合(overfitting)会使模型的预测性能变差,通常发生在模型过于复杂的情况下,如参数过多等。本文对过拟合及其解决方法进行了归纳阐述。