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在模型训练过程中,下列哪些方法可以防止模型过拟合(overf

[不定项选择题]
在模型训练过程中,下列哪些方法可以防止模型过拟合(overfitting):
  • 增大数据量
  • 减少feature个数
  • 正则化
  • 交叉验证
交叉验证的作用是为了验证模型是否过拟合,随着训练数据和验证数据的增加以及训练和验证的进度,到训练和验证完成,

如果训练误差和验证误差相差较大,则很可能发生可过拟合,可以通过增加训练数据、减少特征、以及正则化来解决过拟合的问

题。

交叉验证不是来验证是否过拟合吗?也能防止?
发表于 2017-04-22 17:12:23 回复(2)
减少feature数应该是减少非正交的feature,关联性的feature可能造成过拟合。
发表于 2018-02-12 11:07:24 回复(0)