欠拟合与过拟合

欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况;
过拟合是指模型在训练集上表现很好,到了验证和测试阶段就大不如意了,即模型的泛化能力很差。
欠拟合和过拟合一直是机器学习训练中的难题,在进行模型训练的时候往往要对这二者进行权衡,使得模型不仅在训练集上表现良好,在验证集以及测试集上也要有出色的预测能力。