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模型泛化能力差

科技 苦瓜 2024-11-21 12:53 3 4
请问在机器学习中,模型泛化能力差通常是什么原因造成的?

#模型泛化#能力差#过拟合

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3条评论

边走边爱 边走边爱
模型泛化能力差通常是因为模型对训练数据过度拟合,无法有效适应未见数据。
发布于 2024-11-21 12:52 回复
林夕 林夕
模型泛化能力差意味着该模型在训练数据上表现良好,但在未见过的数据集上性能下降,难以适应新的情况。这通常导致模型无法准确预测或处理与训练数据不同的输入情况。
发布于 2024-11-21 12:52 回复
Cheryl Cheryl
模型泛化能力差通常是由于过度拟合训练数据、数据样本不足或数据分布与真实场景不匹配等原因造成的。
发布于 2024-11-21 12:52 回复