拟合和预测有什么区别?

拟合是让模型学习已有数据中的规律，预测是利用学到的规律对未知数据做判断。一个回顾过去，一个展望未来。

区别

拟合：模型通过分析历史数据，调整自身参数来贴近这些数据。比如用过去10天的气温训练模型，让模型输出值和实际值误差最小。拟合关注的是模型对已知数据的适应程度，数据越多，拟合可能越准确。

预测：模型完成拟合后，对新输入的数据给出结果。比如用训练好的模型预测明天的气温。预测依赖拟合的效果，但新数据若和过去差异大，预测可能不准。预测是模型的实际应用，体现其解决问题的能力。