一区二区三区中文国产亚洲_另类视频区第一页_日韩精品免费视频_女人免费视频_国产综合精品久久亚洲

千鋒教育-做有情懷、有良心、有品質的職業(yè)教育機構

手機站
千鋒教育

千鋒學習站 | 隨時隨地免費學

千鋒教育

掃一掃進入千鋒手機站

領取全套視頻
千鋒教育

關注千鋒學習站小程序
隨時隨地免費學習課程

當前位置：首頁  >  技術干貨  > 機器學習中，訓練集和測試集預測結果差別極大是什么原因?

機器學習中，訓練集和測試集預測結果差別極大是什么原因?

來源：千鋒教育
發(fā)布人：xqq
時間： 2023-10-16 09:27:14 1697419634

一、過擬合（Overfitting）

描述：模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但在未見過的數(shù)據(jù)上性能較差。解決方法：使用正則化、增加更多數(shù)據(jù)或簡化模型。

二、數(shù)據(jù)分布不一致

描述：訓練集和測試集的數(shù)據(jù)分布不一致。解決方法：確保訓練和測試數(shù)據(jù)來自同一分布或使用遷移學習。

三、特征選擇問題

描述：使用了不適當或不相關的特征進行訓練。解決方法：進行特征選擇或特征工程。

四、模型復雜度不當

描述：模型過于復雜或過于簡單都可能導致泛化性能差。解決方法：選擇更適合問題復雜度的模型。

常見問答

1. 如何診斷機器學習模型是否過擬合？

可以通過交叉驗證、觀察訓練和驗證誤差等方法進行診斷。

2. 特征選擇的重要性如何？

特征選擇不僅可以提高模型性能，還能減少過擬合的風險。

3. 是否所有模型都容易過擬合？

不是，一些簡單的模型（如線性模型）相對不太容易過擬合，而復雜模型（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡）更容易過擬合。

聲明：本站稿件版權均屬千鋒教育所有，未經(jīng)許可不得擅自轉載。
10年以上業(yè)內強師集結，手把手帶你蛻變精英
請您保持通訊暢通，專屬學習老師24小時內將與您1V1溝通
免費領取
今日已有369人領取成功
劉同學 138****2860 剛剛成功領取
王同學 131****2015 剛剛成功領取
張同學 133****4652 剛剛成功領取
李同學 135****8607 剛剛成功領取
楊同學 132****5667 剛剛成功領取
岳同學 134****6652 剛剛成功領取
梁同學 157****2950 剛剛成功領取
劉同學 189****1015 剛剛成功領取
張同學 155****4678 剛剛成功領取
鄒同學 139****2907 剛剛成功領取
董同學 138****2867 剛剛成功領取
周同學 136****3602 剛剛成功領取

上一篇

流量分為哪幾種類型?

下一篇

吞吐率是指什么?
相關推薦HOT