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过度配合和过盈配合的区别

发表时间：2024-07-28 06:09:25 来源：网友投稿

过度配合（over fitting）是指模型泛化能力低下，因为其过度学习训练集数据而导致的。当模型过度配合时，它将学习训练集中的不必要的特征或者是噪声。它可以将模型泛化能力降低，这样模型就无法很好地学习新数据样本。

过盈配合（over-burding）是模型过度配合的一种变种，它指的是模型拥有太多的特征参数，这些参数大多数只是噪声，但它们也会被学习到，最终降低模型的性能。 与过度配合不同，过盈配合导致许多不必要的参数被模型学习到，这会降低模型表现，最终导致模型无法很好地泛化数据。

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