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利来du场集团直营

时间:2019-08-22

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另一个出发点是机器学习从业者一般都要小心避免他们的模型对训练数据「过拟合」;一个「过拟合」模型会在训练数据上产生很高的预测准确率,但在训练集以外的数据上表现得很糟糕。另一方面,从定义上讲,索引是过度拟合的。训练集是被索引过的数据,这也使其成为测试集。由于查找必须发生在索引的实际数据上,在这种机器学习的应用上更容易遇到过拟合的问题。同时,如果模型已经对现有数据过拟合了,再向索引添加项目可能会在预测时造成可怕的错误;正如文章中所述:

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