2018年11月3日
防止过拟合的方法 预测鸾凤花(sklearn)
摘要： 1. 防止过拟合的方法有哪些？ 过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。 产生过拟合问题的原因大体有两个：训练样本太少或者模型太复杂。 防止过拟合问题的方法： （1）增加训练数据。 阅读全文
posted @ 2018-11-03 21:49 星涅爱别离 阅读(1014) 评论(0) 推荐(0) 编辑