如何解决决策树过拟合.ppt
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如何解决决策树过拟合.ppt
2一.什么是过度拟合数据?二.产生过度拟合数据问题的原因有哪些?三.如何解决过度拟合数据问题的发生?剪枝剪枝剪枝剪枝的思路Reduced-ErrorPruning(REP,错误率降低剪枝)REPREPPesimistic-ErrorPruning(PEP,悲观错误剪枝)PEPPEP17PEP例子PEPPEPCost-ComplexityPruning(CCP,代价复杂度剪枝)CCPCCPCCP其它的后剪枝方法几种后剪枝方法的比较几种后剪枝方法的比较Thankyou!
决策树过拟合问题研究的综述报告.docx
决策树过拟合问题研究的综述报告决策树是一种常用的分类和回归算法,其以树形结构表示决策过程,每个结点表示对样本特征的一个测试,从而将样本分配到不同的类别。决策树具有清晰、易懂、能够处理非线性关系等优点,因此在实际应用中得到了广泛的应用。然而,决策树模型在训练过程中容易出现过拟合问题,从而影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将对决策树过拟合问题的研究进行综述。过拟合问题是指模型在训练数据上表现很好,但在测试数据上表现较差,存在“过度拟合”现象。决策树模型容易出现过拟合问题的原因有以下几点:1.决策树是一种递归
决策树过拟合问题研究的任务书.docx
决策树过拟合问题研究的任务书一、研究背景决策树是常用的分类和回归模型之一,具有使用简单、解释性强等优点,因此在实际应用中得到了广泛的应用。然而,在使用决策树进行建模时,可能会存在过拟合问题,即模型在训练数据上表现良好,但却无法很好地泛化到测试数据上,导致模型性能下降。过拟合问题的解决对于提高决策树模型的预测能力具有重要意义。二、研究目的本研究旨在通过对决策树过拟合问题的研究,探索有效的解决方法,提高决策树模型的预测能力,具体研究目的如下:1.深入了解决策树模型的原理和过拟合问题的产生机理;2.研究现有的解
如何解决照片过曝或过暗的问题.docx
如何解决照片过曝或过暗的问题如何解决照片过曝或过暗的问题导语:很多摄影人刚接触摄影的时候都会遇到这样一个问题,就是自己的照片拍出来总是过曝或者是过暗,那么应该如何解决这样的问题呢,今天小编就在这里为大家解答一下。如何解决照片过曝或过暗的问题自从买了DSLR后,拥有它就如同置身于梦幻的散景世界里,每天都把握机会地按个几张照片,不过低头一看萤幕,却发现大事不妙,这画面散景是有,但整体照片的亮度,不是曝光过度,就是曝光不足!这时心头一震,「难道我被骗了吗?!」各位看倌们,这时就是该学会要怎么控制曝光的时候囉~曝
ML中的过拟合问题.docx
防止过拟合:机器学习中防止过拟合的方法?答:早停、数据扩展、正则化(L1、L2(权值衰减))、dropout早停:在训练数据不足时,或者过训练时,常常会导致过拟合问题。其直观表达如下图:随着训练的进行,网络在训练数据上的误差越来越小,但是在验证集上的误差却渐渐增大,因为训练出的网络过拟合了训练集,对训练集已经不工作了。在机器学习中,我们常常将原始数据划分为三部分:训练、验证和测试。验证集其实就是为了防止过拟合的,在训练过程中,我们常常用它来确定一组超参数(如通过验证集确定算法停止训练的epoch大小,根据