学习曲线是否表明过度拟合或模型性能处于可接受的水平？

Question

学习曲线是否表明存在过度拟合或模型性能处于可接受的水平？结果基于xgboost。我需要重新调整超参数吗？

Answer 1

在图片中你可以看到一个一般过度拟合图。那么，你会说什么？

通常训练和验证损失似乎会收敛到同一个地方，直到它们没有收敛为止。一旦他们开始发散，训练损失就会继续减少，而验证损失就会增加或保持不变。所以，回答你的问题，是的，我想说你在迭代〜70中过度拟合