關於交叉驗證和過擬合
的結果驗證一次，10折交叉驗證是最常用的。 交叉驗證的作用話說是為了驗證模型是否過擬合，隨着訓練數據 ...
原文：你真的了解交叉驗證和過擬合嗎？
.過擬合的問題 . 過擬合的定義 開篇首先談一下機器學習模型的過擬合問題。什么是過擬合 簡單來講，當 train set 誤差較小，而 test set 誤差較大時，我們即可認為模型過擬合。這句話表達的另一層意思是，模型評估指標的方差 variance 較大，即可認為模型過擬合。另外，無論監督學習還是非監督學習，均存在過擬合的問題。 . 如何判斷是否過擬合 一般來講，判斷模型是否過擬合可采用學習 ...
2018-08-06 18:10 0 9278 推薦指數：
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