欠拟合和过拟合
机器学习是利用模型在训练集中进行学习，在测试集中对样本进行预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力称为模型的泛化能力。 欠拟合(underfitting)和过拟合(overfitting)是模型泛化能力不高的两种常见原因 ...
原文：Kaggle竞赛入门（三）：用Python处理过拟合和欠拟合，得到最佳模型
本文翻译自kaggle learn，也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程，强调python编程实践和数学思想 而没有涉及数学细节 ，笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话，毕竟英文有的时候比较啰嗦。 一.什么是过拟合和欠拟合 过拟合的含义就是当前模型十分符合训练集，十分精确，用这个模型去预测目前的训练集残差非常小，也可以说真实值减去预测值的大小的平均值非常小，但是 ...
2020-04-05 15:44 0 996 推荐指数：
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