模型选择与调优

模型选择，请看sklearn经典的这张图： 模型选择： 交叉验证：交叉验证集做参数/模型选择；测试集制作模型效果评估。 超参数选择：交叉验证选取 sklearn.grid_search.GridSearchCV 不同模型状态处理： 过拟合：找更多的数据来学习；增大正则化系数；减少特征个数； 欠拟合：找更多特征；减小正则化系数。 模型融合： 1、bagging,随机森林(分类：vote;回归：取平均

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