含重复特征行的DataFrame是否会引发过拟合/欠拟合？附小样本场景疑问

在逻辑回归的机器学习任务中，存在一个DataFrame，其中部分行的feature 1至feature n-1特征重复，但feature n取值不同，数据结构如下：

请问：

1. 该数据集是否可能出现过拟合或欠拟合？
2. 对于拥有6至8个特征、约500行的数据集，是否也会出现过拟合或欠拟合情况？

关于给定结构的数据集 #

是否出现过拟合或欠拟合，核心取决于特征与目标的关联度、数据分布以及模型复杂度，和feature 1到feature n-1重复但feature n不同的结构本身无关：

• 如果feature n是与目标强相关的有效特征，且数据量足够覆盖特征的所有组合，逻辑回归作为线性模型，本身复杂度低，不容易过拟合；但如果feature n是噪声特征，或者feature 1到feature n-1本身无法区分目标，模型可能无法学到有效模式，出现欠拟合。
• 如果数据集里重复的特征组合对应的目标标签不一致（比如同一组feature1~n-1+不同feature n对应不同Target），但模型强行拟合这些矛盾数据，可能会在训练集表现好但测试集差，出现过拟合；反之如果特征和目标的映射关系稳定，就不会有这个问题。

关于6-8个特征、500行的数据集 #

同样可能出现过拟合或欠拟合，关键看以下几点：

• 欠拟合场景：如果特征本身无法捕捉目标的模式（比如特征和目标无关联，或者特征数量/表达能力不足以描述问题），哪怕数据量足够，模型也会欠拟合；另外如果逻辑回归的线性假设和实际数据的非线性关系不匹配，也会导致欠拟合。
• 过拟合场景：虽然500行数据对于6-8个特征来说不算少，但如果特征里存在大量噪声、冗余特征，或者特征之间高度共线性，逻辑回归在训练时可能会过度拟合这些噪声；另外如果训练集和测试集分布差异大，也可能出现训练集表现好但泛化差的情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Poorya Alishah Kamandi