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ChatGPT给我的模型调参建议
从给定的曲线可以看出,训练集损失和验证集损失在前三个 epochs
都在下降,但在第四个 epoch
出现了一个差异,训练集损失继续下降,但验证集损失开始上升。
这表明模型可能已经过拟合了,因为它在训练数据上表现得很好,但在新
数据上的表现不如前几个 epoch。
场景2:随机森林
减少随机森林中树的最大深度:减小树的最大深度也可以减少过拟合的
发生。树的深度越大,模型的复杂度就越高,因此可以降低树的深度,
从而减少过拟合的风险。
调整随机森林中每棵树的最小叶子节点数量:增加每棵树的最小叶子节
点数量可以减少模型的方差,从而降低过拟合的风险。但是需要注意,
增加最小叶子节点数量可能会降低模型的准确率。
增加随机森林中每个节点的特征随机性:增加每个节点的特征随机性可
以减少模型的方差,从而降低过拟合的风险。可以尝试增加特征随机性
并观察模型的性能。
场景3:KNN
调整K值:KNN算法中的K值代表了邻居的数量,可以通过交叉验证来
确定最佳的K值。如果K值太小,模型会过度拟合训练数据,如果K值太
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