模型復(fù)雜度是指模型所包含的參數(shù)數(shù)量或特征的復(fù)雜程度。模型復(fù)雜度的影響主要體現(xiàn)在模型的泛化能力上。
過擬合：當(dāng)模型過于復(fù)雜時(shí)，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。過擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)較差，無法很好地泛化到新的數(shù)據(jù)上。過擬合的主要原因是模型學(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，而無法捕捉到數(shù)據(jù)的真實(shí)規(guī)律。
欠擬合：相反，當(dāng)模型過于簡單時(shí)，容易出現(xiàn)欠擬合現(xiàn)象。欠擬合是指模型無法很好地?cái)M合訓(xùn)練集，表現(xiàn)較差。欠擬合的主要原因是模型復(fù)雜度不足以捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜規(guī)律。
因此，模型復(fù)雜度對(duì)模型的泛化能力有重要影響。在實(shí)際應(yīng)用中，需要通過調(diào)節(jié)模型復(fù)雜度來平衡模型的擬合能力和泛化能力，以達(dá)到更好的性能。常用的方法包括交叉驗(yàn)證、正則化等。
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