我正在在线阅读文章。它描述了ML模型的过度拟合和不足拟合。我正在写这篇文章的节，我不理解它的含义。请帮助我了解“ 超时执行ML Algo ”的意思是
要了解该目标，我们可以查看机器学习算法在学习训练数据时随时间的性能。我们可以将训练数据上的技能和测试数据集上的技能绘制出来，这是我们从训练过程中获得的。随着时间的流逝，随着算法的学习，训练数据上模型的误差下降，测试数据集上的误差也下降。如果训练时间过长，则训练模型上的性能可能会继续下降，因为模型过度拟合并学习了训练数据集中无关的细节和噪声。同时，随着模型的泛化能力下降，测试集的误差再次开始上升
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这是关于偏差和方差的权衡。
我们可以在训练数据上同时绘制技能
作者不应该使用“技能”，而应该使用性能，这是来自不同复杂度的损失函数的误差，或者只是跨历元的训练误差与测试误差。
请参见此处：http://www.frank-dieterle.de/phd/2_8_1.html和https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_train_error_vs_test_error.html