摘要: 1 过拟合 1.1 过拟合的定义 当学习器把训练样本学的太好了的时候,很可能已经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质,这样就会导致泛化性能下降,这种现象成为过拟合 具体表现就是最终模型在训练集上效果好,在测试集上效果差。模型泛化能力弱。 1.2 过拟合的原因 1 训练数据中噪 阅读全文
posted @ 2021-09-22 09:08 爱吃西瓜的菜鸟 阅读(498) 评论(0) 推荐(0) 编辑