当前位置： 首页 > article >正文 机器学习之避免过拟合的验证方法 article 2025/3/1 10:54:11 在机器学习中，评估模型性能和避免过拟合的关键是选择合适的验证方法。以下是留出法、k折交叉验证法、留1法和自助法的详细介绍。 1. 留出法（Hold-out Method） 定义 将数据集分为两部分：训练集和测试集。 一部分数据用于训练模型。 剩余数据用于测试模型的泛化性能。 步骤 按比例（如80%:20%或70%:30%）随机划分数据集。 在训练集上训练模型。 在测试集上评估模型性能。 优点 实现简单，计算成本低。 快速提供模型的基本评估。 缺点 划分比例对结果影响较大，测试结果可能不稳定。 测试集利用率低，某些数据可能从未被用于测试。< 查看全文 http://www.kler.cn/a/501233.html 相关文章： HTML - 其他标签 芯盾时代以数据为核心的车联网业务安全解决方案 Unity教程（二十）战斗系统 角色反击 3. ML机器学习 安卓app抓包总结（精） 金山WPS Android面试题及参考答案 LLMs之VDB：LanceDB的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 openEuler22.03系统使用Kolla-ansible搭建OpenStack scss不错的用法 AI在软件工程教育中的应用与前景展望 sql正则表达 【Git原理与使用】版本回退reset 详细介绍、撤销修改、删除文件 【C++】string的关系运算与比较分析 macOS 安装tomcat9 Maven在不同操作系统上如何安装？ 【Docker】入门教程 openEuler 22.04使用yum源最快速度部署k8s 1.20集群 【2024年华为OD机试】(A卷,100分)- 处理器问题（Java JS PythonC/C++） Vscode辅助编码AI神器continue插件 PlantUml使用向导
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