怎么防止过拟合
参考回答：
1）．在训练和建立模型的时候，从相对简单的模型开始，不要一开始就把特征做的非常多，模型参数跳的非常复杂。
2）．增加样本，要覆盖全部的数据类型。数据经过清洗之后再进行模型训练，防止噪声数据干扰模型。
3）．正则化。在模型算法中添加惩罚函数来防止过拟合。常见的有L1，L2正则化。
4）．集成学习方法bagging(如随机森林）能有效防止过拟合
5）．减少特征个数(不是太推荐)注意：降维不能解决过拟合。降维只是减小了特征的维度，并没有减小特征所有的信息。
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本文向大家介绍xgboost原理，怎么防过拟合？相关面试题，主要包含被问及xgboost原理，怎么防过拟合？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： XGBoost是一个树集成模型，它使用的是K（树的总数为K）个树的每棵树对样本的预测值的和作为该样本在XGBoost系统中的预测，定义函数如下： 对于所给的数据集有n个样本，m个特征，定义为： 其中Xi表示第i个样本，yi表示第i个样本
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本文向大家介绍怎么防止死锁？相关面试题，主要包含被问及怎么防止死锁？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 尽量使用 tryLock(long timeout, TimeUnit unit)的方法(ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock)，设置超时时间，超时可以退出防止死锁。 尽量使用 Java. util. concurrent 并发类代替自己手写锁。 尽量
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本文向大家介绍问题：如何防止过拟合？相关面试题，主要包含被问及问题：如何防止过拟合？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 1.早停法；2.l1和l2正则化；3.神经网络的dropout；4.决策树剪枝；5.SVM的松弛变量；6.集成学习 解析：能够达到模型权重减小，模型简单的效果
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本文向大家介绍防止过拟合有哪些方法相关面试题，主要包含被问及防止过拟合有哪些方法时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 1）Dropout ；2）加L1/L2正则化；3）BatchNormalization ；4）网络bagging
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