线性回归模型的过拟合指的是模型在训练数据集上表现良好，但在测试数据集上表现较差的情况。这是由于模型过于复杂，过多地拟合了训练数据的噪声，造成了模型的过度匹配。防止线性回归模型的过拟合可以通过正则化方法，如L1和L2正则化，以及交叉验证等技术手段。
你对线性回归模型的过拟合了解多少？
我想请问一下大家：线性回归模型的过拟合是什么意思？我听说过拟合指的是模型在训练数据集上过度拟合，导致在测试数据集上表现差，但是对于线性回归模型的过拟合，我不太清楚该如何理解。有哪位专家能够详细解释一下什么是线性回归的过拟合，以及该怎么防止它呢？非常感谢！
提问时间：2023-06-16 09:49:03
编辑时间：2023-06-16 09:49:05
提问者：
紫藤仙子
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3回答时间：2023-06-16 09:49:08
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