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#欠拟合

简介

欠拟合指的是机器学习模型未能完全捕获数据集中复杂模式的情况，导致模型的性能表现不佳。这种现象通常出现在模型的容量不足，无法准确预测数据集中的细节和复杂关系时。
欠拟合的根本原因可能包括模型过于简单或不够复杂，数据集过小或存在过多噪音，以及特征提取不准确等因素。为了解决欠拟合问题，可以采取一些方法，如增加模型的复杂度，例如增加层数或参数数量，增加数据量或减少噪音，以及提高特征选择的准确性。
需要注意的是，过度解决欠拟合问题可能会导致过度拟合，因此在调整模型时需要谨慎平衡模型的复杂度和数据集的特性。

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