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机器学习中的“过拟合(Overfitting)”是什么
[问答题]
机器学习中的“过拟合(Overfitting)”是什么?
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ssp到手了的可乐很想去上海
“过拟合”是指模型的泛化能力太差了,训练集表现过于良好,测试集表现不好
发表于 2025-09-12 16:23:26
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1
哈罗罗
过拟合是指模型对于训练数据拟合程度较好,而对测试数据拟合不好
发表于 2025-08-29 14:00:06
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牛客85845082号
就是模型在学习的过程中把噪声也学进去了,导致模型的泛化能力很差,在新数据集上拟合效果不好
发表于 2026-04-14 16:24:20
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牛客703673506号
模型的泛化能力比较弱,数据的训练集表现好,而测试集上的效果不好
发表于 2026-03-17 15:00:11
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黄尔德
模型泛化能力差。在训练集表现好,而测试集表现差
发表于 2026-03-17 12:44:13
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洒脱的海王被加薪
模型对训练数据拟合得太好失去了泛化能力,在测试集上表现不佳
发表于 2026-03-06 21:46:19
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猛猛刷题然后躺平
过拟合是指模型训练过度,导致将一些独属于个别样本的特征作为整体样本的特征,从而引起泛化能力下降,具体表现为在训练集上表现优异,在测试集和验证集上表现差,
发表于 2026-02-22 16:20:17
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Superluckychang
过拟合是指模型对于训练数据拟合程度较好,而对测试数据拟合不好
发表于 2026-01-11 17:25:44
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Star_Fang
过拟合是指模型在训练集上表现得很好,但是在测试集上表现得不好
发表于 2025-11-20 15:33:09
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牛客没有号码
训练集表现号,测试集表现不好,泛化能力差
发表于 2025-10-30 18:34:33
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怕黑的三文鱼许愿面试顺利
过拟合指的是学习器过度拟合训练集数据,从而把一些训练集拥有的个别特征当作一般现象进行学习,从而出现学习器泛化能力弱的现象,这样的学习器对于测试数据以及新数据拟合效果可能很差
发表于 2025-10-29 21:05:09
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丢失的Ning
模型在训练集上表现良好,但在测试集上的泛化能力下降
发表于 2025-10-21 15:30:47
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被加薪的垂耳兔很想奋斗
模型的泛化能力太差,在训练集的表现过于良好,在预测集的表现不好
发表于 2025-09-14 11:18:20
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开心的祖国花朵希望被捞
模型过度学习了训练集的特征,它在训练集上表现很好但在没见过的数据中表现较差
发表于 2025-09-09 17:46:54
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牛客814388755号
在训练集效果很好但是测试集或者实际应用过程中效果不理想,泛化能力差
发表于 2025-09-04 21:43:30
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牛客239605450号
训练集上表现比较好 但是在测试卷上表现较差 泛化能力不是很强
发表于 2025-08-12 13:35:56
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好奇的话题终结者在创作
模型在训练时把所有细节都学到了,然后在测试时效果不好,泛化能力下降
发表于 2025-08-04 11:14:06
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保持初衷666
训练集上效果好,测试集上效果不好
发表于 2025-08-02 21:41:34
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小码子12
模型再训练集中表现好,但在测试集上表现差
发表于 2025-07-26 21:05:42
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阿猫阿狗石头
模型在训练集上表现很好,测试集上表现很差
发表于 2025-07-25 16:40:02
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这道题你会答吗?花几分钟告诉大家答案吧!
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问题信息
来自:
机器学习-牛客面经八股
难度:
21条回答
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