该训练结果分为四类过拟合、欠拟合、有效拟合和完美拟合。1、过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据上表现较差，这是因为模型过于复杂，将训练数据中的噪声和无关信息都学进去了，导致泛化能力下降。
2、欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上都表现较差，这是因为模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂模式。
3、有效拟合是指模型在训练数据和测试数据上都表现良好，这是因为模型既不过于复杂也不过于简单，能够恰当地表示数据中的模式。
4、完美拟合是指模型在训练数据上的表现达到了100%，但在测试数据上的表现不一定好，这是因为模型过于复杂，完美地拟合了训练数据，但在测试数据上可能会出现较大的偏差。
