解决这个问题的方法是增加数据量。 解决欠拟合问题的方法: 1、使用更加复杂的模型,例如神经网络。 2、添加更多的特征。 3、增加数据量。 二、过拟合 过拟合指模型过于复杂,专门适配数据集,而对新的数据无法泛化。下面是一些引发过拟合的原因: 1、模型过于复杂 如果模型过于复杂,将会记住数据中的噪声。对于二次...