2019年6月26日
如何防止过拟合及欠拟合
摘要： 1 过拟合 1.1 定义 是指模型对于训练数据拟合呈现过当的情况，反映到评估指标上就是模型在训练集上的表现很好，但是在测试集上的表现较差。结果就是训练出的模型泛化能力差。 1.2 如何防止过拟合 防止过拟合的方法有4种： 1）增加训练集数据； 该方式是从数据入手，将更多的数据参与到模型的训练中，这是 阅读全文
posted @ 2019-06-26 11:28 ZhuzhuDong 阅读(4072) 评论(0) 推荐(0) 编辑