当前位置：首页
> 特征选择
数据挖掘中的“过拟合”现象，并给出避免方法
数据挖掘中的“过拟合”现象，并给出避免方法训练数据不足：如果训练数据集较小，模型可能无法充分学习到数据的真实分布，而是过度拟合了训练数据中的特定模式。早停法可以防止模型在训练数据上过度拟合。通过上述方法，可以有效地避免数据挖掘中的过拟合现象，提高模型的泛化能力和预测准确性。...
