机器学习模型中，如何平衡过拟合与欠拟合，以实现最优性能？
在机器学习领域，过拟合与欠拟合是两个常见的问题，它们分别导致模型在训练集上表现过好（即“记忆”了训练数据）而在新数据上表现不佳（即泛化能力差），以及模型在训练集上表现不佳（即没有捕捉到数据中的关键特征）。为了平衡这两者，我们可以采取以下策略...
在机器学习领域，过拟合与欠拟合是两个常见的问题，它们分别导致模型在训练集上表现过好（即“记忆”了训练数据）而在新数据上表现不佳（即泛化能力差），以及模型在训练集上表现不佳（即没有捕捉到数据中的关键特征）。为了平衡这两者，我们可以采取以下策略...