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止一
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2021年2月20日
关于交叉验证
摘要: 在机器学习中,我们一般会把数据集分为训练集和测试集,训练集用于创建模型,测试集用于评估模型的好坏。如果效果不好,我们就进行调参,继续在测试集上进行测试。实际上这有可能使得模型对于测试集过拟合,进而在面对新的未知数据时预测效果不好。 为了尽量避免针对测试集和训练集过拟合的问题,一般在数据量少的情况下,
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posted @ 2021-02-20 22:07 止一
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