这是否过度拟合

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我正在运行机器学习算法来回答真/假问题。假设我使用分类算法。运行1200个数据后,我得到了30%的准确率。

但是,我做了第二个算法,总是否定第一个算法的答案,因此它的准确率是70%

这对第二个算法是否过分拟合?假设我的第一个算法一致地预测了30%的准确性

data-science
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对你的问题。我觉得这个答案取决于你选择的机器学习模型和训练集。大多数ML模型最初都会犯错误。在你的情况下,如果Algo 2的训练集是70%,那可能意味着它善于预测错误的东西?如果我理解正确吗?尽管在数据的开头可能是这样,但否定ML回答是一个坏主意。更好的想法是正确准备数据并在最适合您模型的数据集上进行训练。

大多数机器学习模型都会犯错误,必然会发生。但是训练集和所有数据可以帮助您选择正确的模型。数据准备是关键,以便正确设置您的训练。我知道我在这个地方蹦蹦跳跳。我为此道歉

例如,我们可能有逻辑回归模型,我们希望识别具有特定条件的个体与不具有特定条件的个体。我们做的第一件事就是准备好我们的数据,然后训练它(这是短版本),但我的观点是训练模型非常重要,它允许你的ML模型能够预测它的准确性。

我应该说我非常喜欢机器学习/深度学习,但我不是一个专家。我强烈推荐这门课,虽然我是如何开始理解基础知识的。

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