了解机器学习中的过度控制

过度控制是指模型过于精确，捕获了数据中的噪声，导致泛化性能较差的情况。换句话说，模型对训练数据过度拟合，并且不能很好地泛化到新的、未见过的数据。

在过度控制的模型中，特征的系数太大，并且模型能够拟合训练数据中的噪声。数据准确，但这种精度是以较差的泛化性能为代价的。该模型对于训练数据变得过于专业，无法捕获数据中的潜在模式。为了避免过度控制，重要的是使用适当的正则化技术（例如 L1 或 L2 正则化）来惩罚大系数并防止过度拟合。此外，交叉验证等技术可用于评估模型在新数据上的性能并防止过度拟合。