参考解析
欠拟合：
模型表达能力弱，不能完全拟合数据集。
缓解欠拟合：
增加维度特征，可以通过多项式高次特征、统计等方式增加新的维度
过拟合：
模型过于拟合训练集，导致对于一些噪声误差数据也进行了拟合，这样的模型泛化能力较差。说直白就是对训练集进行了”死记硬背“，会导致到了测试集上无法拟合。
缓解过拟合:
对某些模型来讲最粗暴的方式就是直接增加训练集的大小
在代价函数后面添加正则化项（L1、L2正则），例如lasso和ridge等
bagging方式中的投票机制和bootstrap，例如随机森林等,让每棵树只看到一部分样本
树模型中可以对树的深度、叶子结点个数等参数进行限制，防止模型过拟合
树模型的剪枝操作
神经网络中的dropout等
