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问题：如何防止过拟合？

[问答题]

问题：如何防止过拟合？

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浅浅～～头像 浅浅～～
防止过拟合的方法：
1.early stopping 早停，当验证集的泛化误差变大之后，停止训练。
2.正则化，可以采用正则化对模型的复杂度进行约束。
3.对于决策树，一般采用剪枝的方式防止过拟合。
4.集成学习
发表于 2019-07-26 16:53:26 回复(0)
可乐藤子头像 可乐藤子
1.早停法；2.l1和l2正则化；3.神经网络的dropout；4.决策树剪枝；5.SVM的松弛变量；6.集成学习
发表于 2019-06-26 13:16:35 回复(0)
猪猪侠1头像 猪猪侠1

1、早停法 2、正则化 3、dropout 4、决策树剪枝 5、集成算法

发表于 2019-06-03 23:48:25 回复(0)
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上传者：小小
难度：
3条回答 1121浏览

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