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AI工程师面试题必刷题精析
面试问答题（共20题）
第一题
请解释一下过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的概念。在实际的AI模型开发过程中，通常可以采用哪些方法来应对这两种情况？请结合具体例子进行说明。
答案：
概念解释：
欠拟合(Underfitting):
定义：欠拟合指的是模型的复杂度不足以捕捉数据中基本的模式或规律，导致模型既无法很好地拟合训练数据，也无法很好地泛化到未见过的测试数据上。
特征：训练误差和测试误差都很高，且两者之间的差距较小。
原因：模型过于简化（例如：线性模型用于处理高度非线性的问题）、训练数据量不足、特征选择不当或特征工程不
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