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yinghualeihenmei
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过拟合
过拟合解释:主要发生在模型在训练数据上表现得非常好,但在未见过的数据(即测试数据)上表现较差的情况。这通常意味着模型过于复杂,能够记住训练数据的细节和噪声,而不是学习数据的通用模式,过拟合的原因包括模型复杂度过高、训练数据不足、特征选择不当等。为了防止或减少过拟合,可以采取多种方法,如增加训练数据的大小、使用正则化技术(如L1或L2正则化)、进行特征选择,或使用交叉验证和早期停止等策略
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2024-04-11 16:42
yinghualeihenmei
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