2018年8月6日
你真的了解交叉验证和过拟合吗？
摘要： 1.过拟合的问题 1.1 过拟合的定义 开篇首先谈一下机器学习模型的过拟合问题。什么是过拟合？简单来讲，当 train set 误差较小，而 test set 误差较大时，我们即可认为模型过拟合。这句话表达的另一层意思是，模型评估指标的方差（variance）较大，即可认为模型过拟合。另外，无论监督 阅读全文
posted @ 2018-08-06 18:10 Solong1989 阅读(20421) 评论(1) 推荐(0) 编辑