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（机器学习）多项式回归 （解决欠拟合问题）
多项式回归 面对问题 欠拟合 在训练集与测试集都不能获得很好的拟合数据时，认为该假设出现了欠拟合（模型过于简单） 原因：模型学习到样本特征太少 解决：增加样本的特征数量（多项式回归） 过拟合 在训练集上能获得较好拟合，在训练集以外的数据集上却不能很好的拟合数据 原因：原始特征（机器学习）多项式回归 （解决欠拟合问题）
多项式回归 面对问题 欠拟合 在训练集与测试集都不能获得很好的拟合数据时，认为该假设出现了欠拟合（模型过于简单） 原因：模型学习到样本特征太少 解决：增加样本的特征数量（多项式回归） 过拟合 在训练集上能获得较好拟合，在训练集以外的数据集上却不能很好的拟合数据 原因：原始特征