过拟合和欠拟合的区别

欠拟合（模型过于简单）：这就像是你只画了一个大致的轮廓，比如只是简单地勾勒出了朋友的头部形状，而没有添加任何细节。这样的画虽然可以看出是个人头，但无法准确地反映出你朋友的具体特征，比如他的眼睛、鼻子、嘴巴的形状，甚至是他的表情和气质。这就是欠拟合，模型过于简单，无法捕捉到数据的真实特征。
过拟合（模型过于复杂）：另一方面，如果你过于追求细节，甚至画出了朋友脸上的每一个微小瑕疵、每一根汗毛，以及当时光线造成的微小阴影，那么这幅画虽然在你看来非常逼真，但对于其他人来说，可能会觉得这幅画过于复杂，甚至有点“失真”。更重要的是，如果朋友换了一个表情、发型或者光线环境，这幅画就无法再准确地代表他了。这就是过拟合，模型过于复杂，捕捉到了太多训练数据中的噪声和细节，导致对新数据的泛化能力不足。
理想的模型应该像是一幅既抓住了朋友的主要特征，又不过于拘泥于细节的肖像画。这样的画既能够准确地反映出朋友的特点，又能够在一定程度上适应不同的环境和情境。在机器学习中，这就需要我们找到一个平衡点，既不过于简单（避免欠拟合），也不过于复杂（避免过拟合）。