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我一直在比较sklearn中的不同回归模型，在这样做的过程中，我对我得到的模型的评分值感到困惑。在下面的代码中，您可以看到我同时使用了线性回归和岭回归，但是训练和测试数据集的分值差异很大。---RIDGE REGRESSIONTest Score 0.32642156452579363 我的问题是，训练数据集和测试数据集的分值之间的较小差异是否</em
浏览 19提问于2019-04-25得票数 0
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在Azure ML中，我有一个使用boosted决策树回归的预测回归模型，它相当准确。如何识别此信息？我很高兴将结果数据<e
浏览 0提问于2017-07-10得票数 0
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要部署的最终模型的预处理
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通常，对于ML工作流，我们导入数据(X和y)，将X和y划分为train、valid和test，对train、valid和test的数据进行预处理(缩放、编码、计算nan值等)，执行HP调优，在得到最佳HP模型后，将最终模型拟合到整个数据集(即X和y)。因此，当在X和y上拟合最终模型时，我们将得到一个错误，因为我们还没有对X和y进行编码(并执行其他预处理步骤)。那么我们应该如何在整个数据</e
浏览 0提问于2021-11-29得票数 1
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虽然基于树的ML算法在训练数据集上的准确率是100%，但是为什么不是每次都这样。我知道这会导致过度拟合，但是为什么不每次在我们的模型被训练的数据集上都有100%的准确性呢？
浏览 0提问于2023-02-15得票数 0
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我有一个二进制分类问题，类比较均衡(57%-43%)，使用随机森林分类器的GridSearch获得了最佳的超参数，并应用该模型进行了训练和测试。现在我在火车上有99%的准确度，在测试中有96%。
浏览 0提问于2022-12-27得票数 2
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我正在训练如何在自定义数据集中使用YOLOv4进行人类检测。我使用以下命令训练数据集：
!.但当我观察测试数据时，它在视频记录中提供了大约80%的准确率。它是不是太合适了？我该如何解决这个问题？我认为图表中的准确性应该越来越高。
浏览 20提问于2021-04-12得票数 0
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我对如何使用验证集感到非常困惑。我知道他们被用来执行超参数扫描，但我不太确定是以什么方式。例如，假设我试图在一个有一个隐藏层和一个有两个隐藏层的神经网络之间做出决定，并且我有一个50/25的训练/验证/测试分割的数据。我不会执行k-折叠简历，因为这是我的问题的内在原因。我是否应该在培训期间使用验证集(以防止过度拟合)和在事实之后使用相同的验证集(当模型被完全训练时)以确定哪个模型更好？何
浏览 0提问于2020-02-21得票数 1
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集成模型中验证集的增强
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我有8个模型，我已经培训了90%的集合(培训集)，并跟踪其性能损失的验证集(10%的原始集)。我想通过将不同的模型与稠密层混合来生成一个集合模型。然而，验证集只包含64个样本，我担心这可能会导致严重的过度拟合。我想知道增加验证数据是否有意义，这样我就可以增加实例的数量，并帮助防止过度拟合。
浏览 0提问于2020-07-21得票数 1
我正在研究时间序列多元数据的分类。通过进行主成分分析，我将多变量转换为单变量，并将其输入角点中的conv1d中.我已经确保我没有混合培训和验证数据集。我对这两个数据集进行了相互独立的洗牌。我对3728个样本进行了训练，在610个样本上进行了验证。
浏览 0提问于2019-06-22得票数 5
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问题是我不确定如何防止过度拟合。我知道我必须将数据分成训练集、测试集和评估集，但我不确定在哪里以及何时使用评估集。目前，我将所有数据分成训练和测试集(50%，50%)，在一个部分训练网络，在另一个部分进行测试。准确率为85%。我的问题是，如何使用评估集来避免过度拟合？我对评估集感到困惑，任何帮助都将不胜感激。
浏览 1提问于2015-06-10得票数 0
另一方面，与以往主流的图像识别方法(如HAAR、SIFT、HOG图像特征和spatial feature encoding、随机森林或支持向量分类器)相比，CNN模型具有更高的建模能力。考虑到在模型训练过程中需要适应的数百万个参数(比以前的管道多得多)，CNN的表示增强了计算机图像识别模型的能力，使其能够很好地处理更具有挑战性的成像问题。主要的风险是过度拟合，因为模型的能力通常很高，深入学习，但数据集往往非常有限(这
浏览 0提问于2019-07-16得票数 2
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我有一个预测多个问题答案的模型。我使用了一个80/20的火车测试分裂我的问题，并调整它。我现在可以用同样的问题，它被训练和测试，以重新测试所有的问题，但为了确定赢得比赛的百分比？或者，在最初训练我的模型时，训练数据和测试数据是否应该通过游戏而不是问题来分割？
浏览 0提问于2019-04-24得票数 1
嗨，我是MLlib的新手，我正在阅读星火网站上有关这方面的文件。我很难理解为什么在下面的代码中我们需要缓存"0“用于培训，"1”用于测试： val training = splits(0).cache()有人能帮我理解原因吗？据我所知，我们需要正负样本，所以"1“可以是正的，"0”可以是负的，为什么要这样划分呢？
浏览 2提问于2014-07-21得票数 5
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如何提高损耗避免过拟合
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building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html的第一部分中建议的体系结构来构建一个2类图像分类器对于前几个历元(约20)，训练和验证误差一直在减少，直到测井损失达到0.4 (到目前为止我得到的最好值)之后，模型开始过度拟合，验证损失不断增加。我知道我可以通过降低网络复杂性和增加辍学来防止过度拟合，但这也降低了训练的准确性。
请提出一些建议，以
浏览 0提问于2018-04-09得票数 6
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MNIST超拟合
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我目前正在处理MNIST数据集。我的模型已经对训练数据进行了拟合，我希望通过使用weight_decay来减少过度拟合。这样我就可以在x轴上绘制不同数量的weight_decay，并在y轴上显示验证集的性能。我该怎么做？将值存储在列表中，并使用for循环来迭代？下面是我尝试过的代码。
浏览 8提问于2022-03-28得票数 0
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因此，我理解，当您有良好的精度，例如，训练数据集和测试数据集的一个坏的准确性，但为什么我甚至要检查训练数据集的准确性？如果我在测试数据集上有很好的准确性，这意味着我很有可能不会过度适应，对吗？(假设我们确保模型没有对任何测试数据进行训练)
我还有另一个问题:使用SMOTE的过度采样是否会导致过度拟合(测试数据<
浏览 0提问于2022-12-30得票数 0
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使用验证集减少过度拟合的正确步骤是什么？
假设我将数据分成80:10:10 (培训:验证:测试)。我在训练集上训练，然后得到90%的准确度。我把这个模型应用到验证集中，然后得到20%。那我该怎么办？如何使用验证集来减少过度拟合，特别是参照Na ve Bayes？
浏览 0提问于2018-11-07得票数 1
研究了确定性的GLM模型(OLS模型、Logistic回归模型、零膨胀模型等)与某些CART模型(随机森林模型、LightGBM模型、CatBoost模型等)之间的区别。这是基于随机预测的。我听说，对于随机模型，我们应该分成训练和测试，以避免过度拟合，这在确定性模型中不会发生，因为它们使用线性规划来寻找最佳参数。我的看法是这是真的。确定性模型
浏览 0提问于2021-09-22得票数 2
我正在处理一个数据集，以及如何预测是否会下雨，所以我应该包括date列。我还没有建立模型，但我认为它会导致过度拟合。
浏览 0提问于2020-02-24得票数 1
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