python機器學習---模型選擇3【欠擬合（高偏差）、過擬合（高方差）以及相關模型改善方法和建議】

一、當模型預測未知數據效果誤差巨大時，解決方法？ 當我們用已經訓練好的模型來預測未知數據發現巨大誤差時，下一步要做的改進模型的方法通常有六種： 1.獲得更多的訓練樣本----解決高方差 2.嘗試減少特徵的數量----解決高方差 3.嘗試獲得更多的特徵----解決高偏差 4.嘗試增加多項式特徵----解決高偏差 5.嘗試減少歸一化程度λ----解決高偏差 6.嘗試增加歸一化程度λ----解決高方差

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