## 过拟合与欠拟合
> 问题：训练集数据训练得很好，误差也不大，在测试集上有问题 原因：学习特征太少，导致区分标准太粗糙，不能准确识别处目标
- 欠拟合：特征太少
- 过拟合：特征过多
特征选择：
- 过滤式：低方差特征
- 嵌入式： 正则化，决策树，神经网络
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