python机器学习库sklearn——交叉验证（K折、留1、留p、随机）
全栈工程师开发手册 （做者：栾鹏）python python数据挖掘系列教程web 学习预测函数的参数，并在相同数据集上进行测试是一种错误的作法: 一个仅给出测试用例标签的模型将会得到极高的分数，但对于还没有出现过的数据它则没法预测出任何有用的信息。 这种状况称为 overfitting（过拟合）. 为了不这种状况，在进行（监督）机器学习实验时，一般取出部分可利用数据做为 test set（测试数
相关文章
- 1. 【机器学习】k-fold cross validation（k-折叠交叉验证）
- 2. 【机器学习】k-折交叉验证（k-fold cross-validation）
- 3. 【机器学习】K折交叉验证评估模型性能
- 4. 【机器学习】Stacking与K折交叉验证
- 5. K折交叉验证学习
- 6. 【机器学习】交叉验证和K-折交叉验证cross-validation and k-fold cross-validation
- 7. 机器学习为何须要交叉验证？怎么使用k-fold cross validation（k-折叠交叉验证）
- 8. k-折交叉验证
- 9. K折交叉验证
- 10. k折交叉验证
- 更多相关文章...
- • XML 验证器 - XML 教程
- • XML 验证 - XML 教程
- • 漫谈MySQL的锁机制
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
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