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一、過擬合（Overfitting）
二、數(shù)據(jù)分布不一致
描述：訓練集和測試集的數(shù)據(jù)分布不一致。解決方法：確保訓練和測試數(shù)據(jù)來自同一分布或使用遷移學習。三、特征選擇問題
描述：使用了不適當或不相關的特征進行訓練。解決方法：進行特征選擇或特征工程。四、模型復雜度不當
描述：模型過于復雜或過于簡單都可能導致泛化性能差。解決方法：選擇更適合問題復雜度的模型。常見問答
1. 如何診斷機器學習模型是否過擬合？
可以通過交叉驗證、觀察訓練和驗證誤差等方法進行診斷。
2. 特征選擇的重要性如何？
特征選擇不僅可以提高模型性能，還能減少過擬合的風險。
3. 是否所有模型都容易過擬合？
不是，一些簡單的模型（如線性模型）相對不太容易過擬合，而復雜模型（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡）更容易過擬合。
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