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5.3 避免过拟合与欠拟合 5.3 避免过拟合与欠拟合 在文本分类和情感分析任务中，模型训练的核心目标是使其具备良好的泛化能力，即在未见过的新文本数据上也能做出准确的预测。然而，训练过程中常常会遇到两个主要的挑战：过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）。理解并有效应对这两个问题，是构建高性能、鲁棒性强的文本分类/情感分析模型的关键。 会员。《5.3 避免过拟合与欠拟合》收录于灏天文库文集《文本分类与情感分析实战》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/486-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB%E4%B8%8E%E6%83%85%E6%84%9F%E5%88%86%E6%9E%90%E5%AE%9E%E6%88%98

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