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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?

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)
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)

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)