14. 模型学习的太过粗糙,连训练集中的样本数据特征-|||-关系都没有学出来,这种情况可以判断可能出现了-|||-过拟合○正确 ○错误

考查要点：本题主要考查对过拟合和欠拟合概念的理解与区分。
关键思路：

• 过拟合的核心特征是模型在训练集上表现极佳，但在测试集上表现差，通常因模型复杂度过高导致。
• 欠拟合则指模型连训练集的规律都没学好，通常因模型复杂度过低或训练不充分导致。
  破题关键：题目中“连训练集中的样本数据特征关系都没有学出来”直接指向欠拟合，而非过拟合。

过拟合与欠拟合的核心区别：

1. 过拟合：

   • 表现：模型对训练数据的预测几乎完美（如准确率接近100%），但对新数据的预测效果显著下降。
   • 原因：模型过于复杂（如高阶多项式、深度神经网络），过度“记忆”训练数据的噪声和细节。
   • 典型症状：训练误差远低于测试误差。

2. 欠拟合：

   • 表现：模型在训练数据上的表现本身就很差（如准确率远低于合理水平），无法捕捉数据规律。
   • 原因：模型过于简单（如线性模型拟合非线性数据），或训练过程未优化到位。
   • 典型症状：训练误差和测试误差均较高，且两者差距较小。

题目解析：
题目描述“模型连训练集中的样本数据特征关系都没有学出来”，说明模型在训练数据上的表现本身就很差，属于欠拟合的典型症状。而过拟合的前提是模型在训练集上表现极佳，因此题目中的判断是错误的。