拟合

拟合其实就是让模型“模仿”数据规律的过程，像给一堆散落的点画一条最贴合的线（或曲线、曲面）。

通俗理解：“找规律”的过程

比如你手里有10组“身高-体重”数据，想通过身高猜体重：

• 拟合就是找一个公式（比如“体重=0.6×身高-20”），让这个公式算出的体重，和真实体重尽可能接近；
• 模型（这里的公式）就像一根橡皮筋，你调整它的形状（参数），让它尽可能“贴紧”所有数据点——贴得越近，拟合效果越好。

常见的“拟合情况”

• 欠拟合：橡皮筋太硬，拉不动，只能勉强搭在少数几个点上，大部分数据点都离得远。比如用简单的直线去拟合弯曲的数据，公式太简单，没抓住数据的真实规律。
• 过拟合：橡皮筋太松，被每个数据点“拉着走”，连数据里的误差（比如测量错的点）都跟着学了。比如用极其复杂的曲线把所有点都串起来，看着贴合度极高，但换个新数据就猜不准了。
• 好拟合：橡皮筋软硬适中，既抓住了数据的整体趋势，又没被个别异常点带偏，对新数据也能准确预测。

简单说，拟合的核心就是“让模型学到数据的真实规律，而不是只记牢现有数据”。要不要我用生活例子再帮你整理一份欠拟合、过拟合、好拟合的对比表，更直观区分三者？