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高方差是指模型过拟合了，导致在测试集中的泛化能力较差。

过拟合是因为采用的模型过分在乎数据中的细节反而失去了对问题更一般本质的把握，导致模型的推广或泛化能力比较差。

L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力，但L1范数做不到这一点。

当欠拟合发生时，模型还没有充分学习训练集中基本有效信息，导致训练误差太大。测试误差也会较大

某模型在训练集和测试集上性能都较差，这说明出现了欠拟合问题。