如果你正在訓練一個垃圾郵件偵測模型，發現模型在訓練集的預測正確率(precision)為 98%，但在測試集僅有 72%。請問此狀況最可 能發生下列哪一種問題？
A欠擬合
B分類邏輯錯誤
C過擬合正確答案
D標示中有錯誤雜訊
答案與詳解
為什麼答案是 C
過擬合是指模型過度學習訓練集的細節與雜訊，導致在訓練集表現極佳，但對未見過的測試集一般化能力差，完全符合題意。
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過擬合是指模型過度學習訓練集的細節與雜訊，導致在訓練集表現極佳，但對未見過的測試集一般化能力差，完全符合題意。
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