model selection 模型选择

最新推荐文章于 2025-03-16 11:41:10 发布
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分类专栏： Machine Learning基础理论
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在有限的模型集合中，选择合适的模型是关键。交叉验证通过分拆数据来评估模型的泛化能力，如七三分割和k折交叉验证，后者更常见且能均衡使用数据。特征选择则强调剔除无用特征，前向搜索是一种有效的策略，逐步增加特征以找到最佳组合。这些方法旨在避免模型的偏差与方差问题，提高预测准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

假设现有一个有限的模型集合M，如何自动的选出适合的模型，避免偏差与方差失衡情形？

1 交叉验证
将训练样例分为两部分，Strain和Scv，选择模型时只用Strain，然后用Scv评分，选最优的。

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