overfit & underfit

　　原文：http://blog.csdn.net/yhdzw/article/details/22733317

　　过拟合：1）简单理解就是训练样本的得到的输出和期望输出基本一致，但是测试样本输出和测试样本的期望输出相差却很大 。2）为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。想像某种学习算法产生了一个过拟合的分类器，这个分类器能够百分之百的正确分类样本数据（即再拿样本中的文档来给它，它绝对不会分错），但也就为了能够对样本完全正确的分类，使得它的构造如此精细复杂，规则如此严格，以至于任何与样本数据稍有不同的文档它全都认为不属于这个类别！

　　欠拟合：如果数据本身呈现二次型，故用一条二次曲线拟合会更好。但普通的PLS程序只提供线性方程供拟合之用。这就产生拟合不足即“欠拟合”现象，