欠拟合是指模型过于简单，无法捕捉数据中的关键变化和模式。解决欠拟合的方法包括：增加模型复杂度、添加或选择更多特征、减少正则化强度、使用更复杂的模型架构，以及通过特征工程增强输入数据的表达能力。 欠拟……
精度的局限性——为什么分类精度高，但应用效果差？ （图片来源网络，侵删） 1. 引言 在机器学习和数据科学领域，模型的分类精度常常被用作衡量模型性能的关键指标，在实际应用中，即使一个模型在测试集上表现出……
