model selection 模型选择
假设现有一个有限的模型集合M，如何自动的选出适合的模型，避免偏差与方差失衡情形？ 1 交叉验证 将训练样例分为两部分，Strain和Scv，选择模型时只用Strain，然后用Scv评分，选最优的。 这样实际上是用泛化误差评分的。七三开是最常用的比例。缺点是浪费了训练数据。即使选择完后重新用整个训练集训练，但在选择最优模型时依然只用了一部分，导致择优效果下降。 k折交叉验证 将数据分为k份，训练k次
相关文章
- 1. Model evaluation and selection （评估模型与选择）
- 2. 规则化和模型选择（Regularization and model selection）
- 3. 选择提供器 - 选择监听器（selection provider-selection listener）模式
- 4. 模型选择
- 5. 模型选择与特征选择
- 6. 选择排序（Selection sort）
- 7. 特征选择(Feature Selection)
- 8. 特征选择（Feature Selection）
- 9. 选择排序（Selection Sort）
- 10. 选择排序(selection sort)
- 更多相关文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • XQuery 选择 和 过滤 - XQuery 教程
- • 委托模式
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章