原文：http://blog.csdn.net/yhdzw/article/details/22733317

　　過擬合：1）簡單理解就是訓(xùn)練樣本的得到的輸出和期望輸出基本一致，但是測試樣本輸出和測試樣本的期望輸出相差卻很大 。2）為了得到一致假設(shè)而使假設(shè)變得過度復(fù)雜稱為過擬合。想像某種學(xué)習(xí)算法產(chǎn)生了一個過擬合的分類器，這個分類器能夠百分之百的正確分類樣本數(shù)據(jù)（即再拿樣本中的文檔來給它，它絕對不會分錯），但也就為了能夠?qū)颖就耆_的分類，使得它的構(gòu)造如此精細復(fù)雜，規(guī)則如此嚴格，以至于任何與樣本數(shù)據(jù)稍有不同的文檔它全都認為不屬于這個類別！

　　欠擬合：如果數(shù)據(jù)本身呈現(xiàn)二次型，故用一條二次曲線擬合會更好。但普通的PLS程序只提供線性方程供擬合之用。這就產(chǎn)生擬合不足即“欠擬合”現(xiàn)象，

?

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/soulmate1023/p/5438192.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的overfit underfit的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。