模型参数与超参数

最新推荐文章于 2025-06-28 00:36:34 发布

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#机器学习 #数据挖掘

本文探讨了模型参数和超参数在机器学习中的概念和作用。模型参数是通过训练数据估计得到的，如线性回归的系数；而超参数则是在训练前设定，如决策树的深度和KNN的K值。正确理解和调整超参数对于优化模型性能至关重要。

模型参数和超参数的区别

模型参数

模型参数是根据模型训练数据估计出来的系数，比如线性回归模型中的系数和截距。

超参数

超参数是模型训练前，由人工设置的参数，比如决策树模型中树的深度，KNN模型中邻居的个数K。

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