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过拟合与欠拟合问题

在模式识别中，分类器的设计是一个关键步骤，它直接影响到模型的性能。然而，在设计分类器时，经常会遇到两个常见的问题：过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）。这两个问题严重制约了模型的泛化能力和实际应用效果。本节将详细介绍过拟合和欠拟合的原理、表现形式以及如何解决这些问题。

过拟合（Overfitting）

定义

过拟合是指模型在训练数据上表现得过于优秀，以至于它学习了训练数据中的噪声和细节，而这些噪声和细节在新的、未见过的数据上并不具备泛化能力。简而言之，过拟合的模型在训练集上表现很好，但在测试集或实际应用