判断模型是过拟合还是欠拟合--学习曲线
转自 ：http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/73598857 学习曲线是什么？ 学习曲线就是通过画出不同训练集大小时训练集和交叉验证的准确率，可以看到模型在新数据上的表现，进而来判断模型是否方差偏高或偏差过高，以及增大训练集 ...
原文：评价指标的局限性、ROC曲线、余弦距离、A/B测试、模型评估的方法、超参数调优、过拟合与欠拟合
.评价指标的局限性 问题 准确性的局限性 准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标，但存在明显的缺陷。比如，当负样本占 时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得 的准确率。所以，当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。 解决方法：可以使用平均准确率 每个类别下的样本准确率的算术平均 作为模型评估的指标 也可能是其他问题：过拟合或欠拟合 测试集和训练集 ...
2018-12-20 20:26 0 726 推荐指数：
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