描述机器学习中防止过度配合的技术
通过对不同数据子集进行验证,可以确保模型是通用的,而不是过度适应的. 2.规范化:这种技术涉及增加一个惩罚术语的成本功能模型,这不鼓励大重量,从而防止使用模型的数据过于紧密. 3.停止技术:包括监测模型的性能在一个超级组合的训练期间,然后在一个子组上训练训练训练,然后在一个子组上训练. 4.通过验证模型在不同的数据子组上,可以确保模型是通用的,而不是过度适应. 5.通过使用一个简单的方法,可以防止模型的性能发生过度适应. 4.通过使用一个较少的模型或较少的模型,可以减少对模型的相关影响. 4.通过使用一个较简单的方法,可以防止模型的超级组合或过度适应. 5.通过使用一个较简单的方法,可以防止模型的性能发生过度适应. 4.通过使用一个较简单的模型或较多的模型,可以减少对模型的相关特性. 4.通过使用一个较简单的方法,可以防止模型的超级组合或过度适应.