芯耀
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欠擬合是指機器學習模型無法完全擬合數據集中的復雜模式，導致模型表現較差的現象。
1.欠擬合是什么意思
欠擬合可以理解為模型容量不足，無法準確預測數據集中的細節(jié)和復雜關系。在訓練期間，模型可能只能捕獲數據的一小部分模式，而未能充分利用數據的許多特征。
2.欠擬合的原因及解決辦法
欠擬合的主要原因包括：
- 模型過于簡單或不夠復雜；
- 數據集太小或噪音過多；
- 特征提取不正確。
一些解決欠擬合的方法包括：
- 增加模型的復雜度，例如增加層數或參數數量；
- 增加數據量或減少噪音；
- 提高特征選擇的準確性。
應該注意的是，如果過度解決欠擬合問題，可能會導致過度擬合。
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