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一、什么是欠拟合？

欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据背后的规律。

如何解决欠拟合？

欠拟合基本上都会发生在训练刚开始的时候，经过不断训练之后欠拟合应该不怎么考虑了。但是如果真的还是存在的话，可以通过增加网络复杂度或者在模型中增加特征，这些都是很好解决欠拟合的方法。

二、什么是过拟合？

过拟合：是指为了得到一致假设而使得假设变得过度严格。

过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。换句换说，就是模型复杂度高于实际问题，模型在训练集上表现很好，但在测试集上却表现很差。模型对训练集"死记硬背"（记住了不适用于测试集的训练集性质或特点），没有理解数据背后的规律，泛化能力差。

判断过拟合的方法：一个假设（模型）在训练数据上能够获得比其他假设（模型）更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好地拟合数据，这就意味着出现了过拟合现象。

解决方法通常有：

- 增大数据量

- 适当放宽阈值

- 交叉验证

- 减少特征

- 正则化特征

为什么会出现过拟合现象？

造成原因主要有以下几种：
1、训练数据集样本单一，样本不足。如果训练样本只有负样本，然后那生成的模型去预测正样本，这肯定预测不准。所以训练样本要尽可能的全面，覆盖所有的数据类型。
2、训练数据中噪声干扰过大。噪声指训练数据中的干扰数据。过多的干扰会导致记录了很多噪声特征，忽略了真实输入和输出之间的关系。
3、模型过于复杂。模型太复杂，已经能够“死记硬背”记下了训练数据的信息，但是遇到没有见过的数据的时候不能够变通，泛化能力太差。我们希望模型对不同的模型都有稳定的输出。模型太复杂是过拟合的重要因素。