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(145) 评论(0) 推荐(0) 编辑