摘要：K折交叉验证， 最后成绩Private Score为0.23218，在该种模型下算是不错了。 读取训练和测试数据，并将其特征合并，统一用于数据清洗。 %matplotlib inline import pandas as pd import torch import time from torch 阅读全文

摘要：导致过拟合，影响模型泛化的因素： 可调整参数的数量，当可调整参数的数量（自由度）很大时，模型往往容易过拟合。 参数采用的值，当权重的取值范围较大时，模型可能更容易过拟合。 训练样本的数量。即使模型很简单避免了上面条件1的可能性，但是在训练样本极少的情况下也很容易造成过拟合现象。而过拟合一个数据量极大 阅读全文