32 | 概率统计篇答疑和总结：为什么会有欠拟合和过拟合？

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

监督式学习中的拟合、欠拟合和过拟合是重要概念。拟合模型是通过模型的假设和训练样本推导出具体参数的过程，用于预测新数据。适度拟合表现为模型与训练数据较为契合，而欠拟合则表示模型无法很好地表示训练样本，导致测试样本表现不佳。相反，过拟合则是模型过于精细和复杂，导致在测试样本中表现不理想。这些状态是逐步演变的，最终目标是找到偏差和方差都比较均衡的适度拟合情况。 文章通过图示和实例详细解释了拟合、欠拟合和过拟合的概念，以及模型复杂度对偏差和方差的影响。通过对朴素贝叶斯、决策树等监督式学习算法的假设和参数进行比较，帮助读者理解了这些概念在不同模型中的应用。文章还通过图示展示了适度拟合、欠拟合和过拟合的情况，使读者更直观地理解了这些概念。 此外，文章还介绍了处理欠拟合和过拟合的方法，如增加特征维度、减少特征维度、剪枝和随机森林等。这些方法有助于调整模型的复杂度，从而达到适度拟合的效果。 总的来说，本文通过生动的图示和清晰的实例，帮助读者深入理解了监督式学习中的拟合、欠拟合和过拟合的概念，为读者提供了宝贵的学习参考和指导。