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原创 学习决策树剪枝前的思考
我带着测试集的问题去询问老师,同时得到了拟合的答案:检验集存在的意义似乎是调整参数,那么拟合对象显然就是难以用直观方法得到的数学关系,或者说函数。一文中,我找到了对三个数据集的解释:“如果给定的样本数据充足,我们通常使用均匀随机抽样的方式将数据集划分成3个部分——训练集、验证集和测试集,这三个集合不能有交集,常见的比例是8:1:1。在了解了分类中决策树的基础知识后,在《数据挖掘导论》书中106面提到了模型的过分拟合问题,107面出现的训练误差和检验误差曲线对比,引发了我学习和总结的想法。
2024-03-18 10:39:16
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空空如也
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