决策树：逼近离散值目标函数 适用问题：离散值分类 选择分类能力最好的属性根节点 度量： 熵 正例反例 同属于一类0，正=反 1 优选偏置，限定偏置 过度拟合：随机错误，噪声 数据太少 解决： 尽早停止树增长 修剪： 1.错误率降低修剪 2.规则后修剪 转换成规则 合并连续值属性 定义新属性，区间中值 ...
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2020-07-16 20:59:52
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 通过人工选择特征筛选删除相关系数较低的特征，从而达到降维的作用让模型更加准确。 2、PCA 分析、简化数据集，用特征降维的方法减少特征数降低数据复杂的，减少过度拟合的可能性。 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 特征选择后是原来的特征集；PCA选择 ...
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2020-05-03 15:01:58
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到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。 一：过度拟合问题 （一）线性回归中的过拟合问题 继续使用线性回归来预测房价的例子，我 ...
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2020-05-01 12:51:33
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1、概述 随机森林是决策树的集合。随机森林是用于分类和回归的最成功的机器学习模型之一。他们结合了许多决策树，以减少过度拟合的风险。像决策树一样，随机森林处理分类特征，扩展到多类分类设置，不需要特征缩放，并且能够捕获非线性和特征交互。 spark.mllib支持使用连续和分类功能对二元和多类分类以及进 ...
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2020-03-04 12:28:12
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Dropout 解决 overfitting overfitting也被称为过度学习，过度拟合。他是机器学习中常见的问题。 图中的黑色曲线是正常模型，绿色曲线就是overfitting模型。尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据，但是并没有描述数据的整体特征，对新测试的数据适应性比较差。 举个Re ...
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2019-08-05 18:37:48
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Q1过拟合的问题 训练集表现良好，测试集表现差。鲁棒性差。以下是两个例子（一个是回归问题，一个是分类问题） 第一个图明显欠拟合，第三个图过度拟合，拟合函数复杂，虽然对于训练集具有很低的代价函数，但是应用到新样本的能力并不高，图二则是两者的均衡。 解决办法： （1）丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征。 ...
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2019-07-28 19:48:04
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Underfitting (欠拟合） Overfitting (过拟合） 解决拟合的方法 线性回归正则化 欠拟合/高偏差（high bias） 过拟合/高方差（high variance） 过拟合与欠拟合也可以用 Bias 与 Variance 的角度来解释，欠拟合会导致高 Bias ，过拟合会导致 ...
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2019-03-31 16:56:50
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overfit有两种情况：1.机器从样本数据中过度的学习了太多的局部特征，在测试集中会出现识别率低的情况。信息量过小，识别其他信息是缺少数据特征量，学习的东西太多了，特征也多，只要不是该特征的数据都不要，这个过度拟合是因为数据量太小但是学习的特征太多，只要没有其中任何的一个特征的数据都识别不了的一种 ...
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2019-01-12 16:47:24
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过度拟合（overfitting）是指数据模型在训练集里表现非常满意，但是一旦应用到真实业务实践时，效果大打折扣；换成学术化语言描述，就是模型对样本数据拟合非常好，但是对于样本数据外的应用数据，拟合效果非常差。在我们数据分析挖掘业务实践中，就是“模型搭建时表现看上去非常好，但是应用到具体业务实践时， ...
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2018-12-08 19:16:46
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在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后，我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章。在数据科学和数据分析领域中，这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具。我会解释当使用统计模型时，通常将模型拟合在训练集上，以便对未被训练的数据进行预测。 在统计学和机器学习领域中，我们通常把数据分成两 ...
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2018-11-23 14:20:39
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