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过拟合是指模型在训练集上的表现很好，但在测试集和新数据上的表现很差。 2. 特征： Small Bias; Large Variance；Complex Model. （1）More Data: 使用更多的训练数据是解决过拟合问题最有效的手段，因为更多的样本能够让模型学习到更多有效的特征，减少噪声的影响。 （2）Regularizationg: 给模型参数添加一定的正则约束。 （3）降低模型复杂度: 适当降低模型复杂度可以避免模型拟合过多的采样噪声。 （4）使用集成学习方法: 把多个模型集成在一起，降 …