简单来说，模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差的现象被称为过拟合，它出现的原因可能是多种多样的，在这⾥我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集⼤小。 一般而言，给定训练数据集，如果模型的复杂度过低，很容易出现⽋拟合；如果模型复杂度过⾼，很容易出现过拟合；关于训练数据集…