交叉验证

在机器学习领域，过拟合是一个核心且常见的问题。它描述了一种现象：模型在训练数据上表现非常出色，但在未见过的新数据（测试数据或验证数据）上却表现不佳。其本质是模型过于复杂，不仅学习了训练数据中普遍的、潜在的规律，也学习了数据中的噪声和随机波动。这就好比一个学生为了应对考试，死记硬背了所有习题的答案，却没有理解题目背后的知识点，一旦考试题目稍有变化，成绩就会一落…