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学习笔记——机器学习（过拟合、欠拟合）
作者：羊村懒王 | 2024-06-08 02:59:53
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学习笔记——机器学习（过拟合、欠拟合）
过拟合原因：数据不规范、数据量少、算法复杂
解决：
将数据规范化，处理缺失值，增加数据量，采样，添加噪声
正则化，控制模型复杂度
early stoping
调整学习率
dropout
欠拟合原因：模型复杂度过低，特征量少
解决：
增加新特征（多项式特征、高次特征）
减少正则化参数
使用非线性模型（SVM、决策树）
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