2024年12月20日
泛化能力、过拟合、鲁棒性、敏感度、特征依赖
摘要： 1.定义： 泛化能力是指模型在新数据（即测试集或真实世界数据）上预测准确性的能力，这些数据与模型在训练过程中使用的数据不同。 过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现得很好，但在新数据上表现差，这表明模型缺乏泛化能力。 一个具有良好泛化能力的模型能够很好地适应新情况，而不仅仅是记住训 阅读全文
posted @ 2024-12-20 23:14 魔魔胡胡胡萝卜 阅读(1747) 评论(0) 推荐(0)