學習筆記，僅供參考，有錯必糾

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文章目錄

• • • 選擇調優參數值
    • 數據劃分建議
    • 不同模型間的選擇
    • • Logistic回歸與支持向量機

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選擇調優參數值

In general, it may be a good idea to favor simpler models over more complex ones and choosing the tuning parameters based on the numerically optimal value may lead to models that are overly complicated.

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一般而言，建模時傾向于選擇更簡單的模型，因此僅僅從于數值上的最優值選擇模型可能導致過度復雜的模型。

Other schemes for choosing less complex models should be investigated as they might lead to simpler models that provide acceptable performance (relative to the numerically optimal settings).

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的过拟合与模型调优(part3)--数据划分及模型选择的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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