在机器学习的旅途中，我们常常需要评估模型是否处于理想的拟合状态。🔍 当模型在训练数据上表现不佳时，这可能是欠拟合的表现；相反，如果模型对训练数据过于熟悉以至于无法泛化到新数据，那就是过拟合了。🚨
这时，学习曲线就显得尤为重要。📈 学习曲线可以帮助我们直观地理解模型在训练集和验证集上的表现。通过观察误差随训练样本数量的变化，我们可以识别出模型是欠拟合还是过拟合。📊
当训练误差和验证误差都较高时，可能意味着欠拟合，即模型未能捕捉数据中的重要模式。反之，如果训练误差远低于验证误差，那么模型很可能已经过拟合，对训练数据产生了过度记忆。🎯
掌握学习曲线的解读技巧，可以帮助我们更好地调整模型参数，优化算法，从而在复杂与简单之间找到最佳平衡点。⚖️
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