随机森林是一种集成学习的算法,构建在bootstrap采样基础之上的,bagging算法基于boostrap采样,与之对应的是boosting算法。随机森林是多颗决策树的集成,由于采用了bootstrip采样,在训练时有一部分样本是没有被选中的,这些样本称
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。这种
在人工智能机器学习中,很容易将“验证集”与“测试集”,“交叉验证”混淆。在普通的机器学习中常用的交叉验证 就是把训练数据集本身再细分成不同的验证数据集去训练模型。测试集 —— 用来评估模最终模型的泛化能力。但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。
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。当做
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