模型選擇與調優

模型選擇，請看sklearn經典的這張圖： 模型選擇： 交叉驗證：交叉驗證集做參數/模型選擇；測試集製作模型效果評估。 超參數選擇：交叉驗證選取 sklearn.grid_search.GridSearchCV 不同模型狀態處理： 過擬合：找更多的數據來學習；增大正則化係數；減少特徵個數； 欠擬合：找更多特徵；減小正則化係數。 模型融合： 1、bagging,隨機森林(分類：vote;迴歸：取平均

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