摘要: 答:因为回归与分类对模型评估的好坏定义不一样。当训练集出现异常点时,回归会尽量去拟合这些异常点,增加模型鲁棒性。但是在分类中,异常点的出现会使得分割界偏离最优位置,原本可能并不是这个类别的异常点当成该类别进行模型训练,导致模型不准确。 2. 分类问题,预测随机抓一个神奇宝贝属于某一类别的概率(朴素贝 阅读全文
posted @ 2019-04-14 21:07 去冰七分糖 阅读(217) 评论(0) 推荐(0) 编辑