機器學習【十】模型評估與優化
涉及： 使用交叉驗證對模型進行評估 使用網格搜索尋找模型的最優參數 對分類模型的可信度進行評估 使用交叉驗證進行模型評估 以前的內容，經常涉及使用sklear中的train_test_split 將數據集拆分成訓練集和測試集，然后用訓練集訓練模型，再用模型去擬合測試集 ...
原文：機器學習模型優化 ---- Model Optimization
當我們運用訓練好了的模型來預測未知數據時候發現有較大誤差，那么我們下一步可以做什么呢 一般來說可以選擇以下幾種方法： 增加訓練集 通常是有效的，但是代價太大 減少特征的數量 獲取更多的特征 增加多項式特征 減小正則化參數lambda 增大正則化參數lambda 但是要選擇什么方法來改進我們的算法，我們需要運用一些機器學習診斷法來協助我們判斷。 一 評估h x Evaluating a Hypot ...
2017-09-13 17:42 0 3922 推薦指數：
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