欠擬合和過擬合
機器學習是利用模型在訓練集中進行學習，在測試集中對樣本進行預測。模型對訓練集數據的誤差稱為經驗誤差，對測試集數據的誤差稱為泛化誤差。模型對訓練集以外樣本的預測能力稱為模型的泛化能力。 欠擬合(underfitting)和過擬合(overfitting)是模型泛化能力不高的兩種常見原因 ...
原文：Kaggle競賽入門（三）：用Python處理過擬合和欠擬合，得到最佳模型
本文翻譯自kaggle learn，也就是kaggle官方最快入門kaggle競賽的教程，強調python編程實踐和數學思想 而沒有涉及數學細節 ，筆者在不影響算法和程序理解的基礎上刪除了一些不必要的廢話，畢竟英文有的時候比較啰嗦。 一.什么是過擬合和欠擬合 過擬合的含義就是當前模型十分符合訓練集，十分精確，用這個模型去預測目前的訓練集殘差非常小，也可以說真實值減去預測值的大小的平均值非常小，但是 ...
2020-04-05 15:44 0 996 推薦指數：
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