机器学习【十】模型评估与优化
涉及： 使用交叉验证对模型进行评估 使用网格搜索寻找模型的最优参数 对分类模型的可信度进行评估 使用交叉验证进行模型评估 以前的内容，经常涉及使用sklear中的train_test_split 将数据集拆分成训练集和测试集，然后用训练集训练模型，再用模型去拟合测试集 ...
原文：机器学习模型优化 ---- Model Optimization
当我们运用训练好了的模型来预测未知数据时候发现有较大误差，那么我们下一步可以做什么呢 一般来说可以选择以下几种方法： 增加训练集 通常是有效的，但是代价太大 减少特征的数量 获取更多的特征 增加多项式特征 减小正则化参数lambda 增大正则化参数lambda 但是要选择什么方法来改进我们的算法，我们需要运用一些机器学习诊断法来协助我们判断。 一 评估h x Evaluating a Hypot ...
2017-09-13 17:42 0 3922 推荐指数：
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