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问监督机器学习:数据点数与变量之间的关系
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Stack Overflow用户

提问于 2020-03-13 10:10:07

回答 1查看 46关注 0票数 1

算了吧。我们有一个数据集(以.csv格式)用于监督机器学习。它有60个数据点(数据行)，每个数据点有100个变量。

我用60个数据点的全部100个变量来训练机器学习模型，这有意义吗？在我看来，这似乎在数学上是错误的。它就像我解了一个有100个变量的方程组，但是只有60个方程？

在数据集中，如果我们有n个变量，那么训练机器学习模型所需的最小数据点是多少？

对此有统计理论吗？

非常感谢。

machine-learning

statistics

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-03-13 11:38:02

要回答你的第一个问题，你是对的，尝试用100个特性来概括一个模型是没有意义的，但只有60个例子。

统计原因在弗拉基米尔·瓦普尼克的“统计学习理论”中得到了广泛的解释。我并不是真的建议去读那些书，这是一本很大的书和很多的数学，也不是太多的例子。但是，您需要知道的是什么叫做Vapnik Chervonenkis维数，或者大多数情况下，它被称为VC维度。

但是长话短说，如果维度大于训练示例的数量，那么您将得到的不是泛化，而是过度适合。

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/60675349

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