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¿Cómo no sobreentrenar el modelo, alguien tiene alguna sugerencia?
Parada anticipada, regularización, abandonos... todo funciona. De hecho, uso los tres.
Completado arriba. Probé un montón de cosas. La regularización, algo que he leído que tendré que investigar. Si no es difícil, ¿qué es?
Confundir los dropshots con la validación cruzada (la validación cruzada muestra lo mismo)
Completado arriba. Probé un montón de cosas. Los abandonos muestran lo mismo, no muy diferente. La regularización, algo que he leído que tendré que mirar. Si no es difícil, ¿qué es?
Nosé qué esf1_score.
En las redes neuronales, es una reducción del grado del polinomio que interpola la función. Creo que esto es lo que parece científicamente.
¿qué tipo de NS tienes, de dónde eres? o del bosque
Nosé qué esf1_score
En las redes neuronales, es una reducción del grado del polinomio por el que se interpola la función. Creo que eso es lo que parece científicamente.
¿cuál es tu NS, de dónde viene? o el bosque
https://msdn.microsoft.com/ru-ru/magazine/dn904675.aspxhttps://en.wikipedia.org/wiki/F1_score
Nosé qué esf1_score
En las redes neuronales, es una reducción del grado del polinomio por el que se interpola la función. Creo que eso es lo que parece científicamente.
¿Cuál es tu NS, de dónde es? O del bosque.
https://msdn.microsoft.com/ru-ru/magazine/dn904675.aspxLes.
https://en.wikipedia.org/wiki/F1_score
Les.
en general, cuanto más cercanos sean los valores del tren y de la prueba, mejor
Uh-huh. Pero, lo sé y no es difícil de adivinar)
Uh-huh. Pero, lo sé y no es difícil de adivinar)
Así que puedes ver por ti mismo que significa que el reentrenamiento
Todavía no puedo asegurarlo, ya que he jugado con muchos parámetros, la mejora fue de aproximadamente 0,1. Tal vez haya algunas técnicas que desconozco, por eso he preguntado.