拟合和预测的区别?

拟合是让模型根据已有数据学习规律，预测则是用学习到的规律推断新结果。

区别

拟合：模型通过分析历史数据，调整自身参数来贴近数据中的模式。比如用过去10天的气温数据，让模型找出温度变化的规律。拟合的好坏直接影响预测的准确性，如果数据太少或太乱，模型可能学不到正确的规律。

预测：在拟合完成后，模型根据新输入的数据输出结果。比如用今天的数据预测明天的气温。预测依赖拟合阶段学到的规律，如果数据变化大，预测结果可能不准。预测是模型实际应用的体现，直接服务于决策。