2020年5月19日
欠拟合and过拟合
摘要： 欠拟合：模型没有充分学习到数据集特征，不具有泛化能力。 过拟合：模型过分理解数据集特征，学习到训练上局部特征或噪声特征，以至于在测试集上表现不佳。 欠拟合原因：模型不够复杂，拟合函数的能力不足。 解决欠拟合：1. 添加特征，从数据中挖掘出更多的特征，有时候还需要对特征进行变换，使用组合特征和高次特征 阅读全文
posted @ 2020-05-19 11:04 傅余生 阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑