欠拟合和过拟合是机器学习中常见的问题,对模型的泛化能力造成了一定的影响。欠拟合主要是由于模型过于简单,无法很好地拟合训练数据,可以通过增加模型复杂度、增加特征数量和增加样本数量等方法来解决。过拟合主要是由于模型过于复杂,过度拟合了训练数据中的噪声和异常值,可以通过正则化、交叉验证、特征选择和降维以及数据增...