訓練誤差很低但測試誤差很大，代表什麼問題？
iPAS 考題解析
訓練誤差很低但測試誤差很大，代表什麼問題？
- A. 模型泛化能力強
- B. 過擬合 (Overfitting) ✓ 正確答案
- C. 欠擬合 (Underfitting)
- D. 資料和模型無相關性
詳細解析
訓練好但測試差 = 模型「背答案」了。它記住了訓練資料的細節（包括噪音），但沒有學到真正的規律，所以面對新資料就不行。
難度：★★★
訓練誤差很低但測試誤差很大，代表什麼問題？
訓練誤差很低但測試誤差很大，代表什麼問題？
訓練好但測試差 = 模型「背答案」了。它記住了訓練資料的細節（包括噪音），但沒有學到真正的規律，所以面對新資料就不行。