过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）是机器学习中两种常见的模型训练问题。 1、过拟合 过拟合指的是模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的测试数据上表现较差的情况。过拟合通常发生在模型过于复杂、参数过多的情况下，导致模型过度记忆了训练数据的噪声和细节，而忽略了数据的整体趋势和泛化能力。过拟合的模型对训练数据过于敏感，可能会出现过度拟合噪声的情况，导致泛化能力下降。 2、欠拟合 欠拟合指的是模型在训练数据上表现较差，无法很好地捕捉数据的特征和模式。欠拟合通常发生在模型过于简单、参数过少的情况下，导致模型无法适应数据的复杂性和变化，无法捕捉数据的潜在规律和特征。欠...