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1 概述

第一个模型是一个线性模型， 欠拟合，也称为高偏差，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型， 过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：若给出一个新的值使之预测，它将表现的很差，是过拟合，也称为高方差，虽然能非常好地适应我们的训练集但在新输入变量进行预测时可能会效果不好；而中间的模型似乎最合适。

分类也存在如下问题：