在机器学习建模中，数据规模与模型复杂度不匹配时会出现什么现象？

Question

Accepted Answer

考察点：考察对欠拟合和过拟合现象的理解与识别。回答思路：能分别说明数据不足导致高方差和模型复杂度过高导致过拟合的现象 能说明数据规模过大而模型简单导致欠拟合的现象 能结合训练误差与验证误差的差距解释现象

考察说明