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在机器学习领域，欠拟合和过拟合是常见问题。欠拟合表示模型无法捕获数据中的基本关系，而过拟合则表示模型对训练数据过于适应，从而无法泛化到新的数据。
1.什么是欠拟合
欠拟合通常发生在模型过于简单或数据噪声过多的情况下。这会导致模型无法拟合训练数据并且表现不好。为了解决欠拟合问题，可选用更复杂的模型或者减少数据噪声。
2.什么是过拟合
过拟合通常发生在模型过于复杂或数据不足的情况下。这会导致模型过分地适应训练数据，不能泛化到新数据，并表现不佳。为了解决过拟合问题，可选用更少的特征或正则化技术缩小模型参数。
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