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  • 验证集准确率上不去

    但是，大多数的机器学习的算法在非平衡数据集上表现的都不太好。下面的这些技巧可以帮助你，训练._验证集准确率上不去

  • 验证集准确率和loss

    针对你所描述的关于使用深度学习CNN（卷积神经网络）对animals10数据集进行图像识别时，验证集准确率和loss跌宕起伏的问题，以下...

  • AdaBoost 算法

    AdaBoost迭代次数也就是弱分类器数目不太好设定，可以使用交叉验证来进行确定。数据不平衡导致分类精度下降。训练比较耗时，每次重新选择当前分类器最好切分点。对异常样本敏感，异常样本在迭代...

  • adaboost分类

    matlab版的Adaboost对数据集分类，并测试准确率，阅读readme.txt即知 adaboost算法分类 浏览：43 共有三个文件，一个是头文件，主文件，算法文件，该代码已通过验证，分类效果较好。adaboost...

  • 决定adaboost准确率

    AdaBoost是一种流行的提升（提高分类准确率的组合分类方法）算法。它是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器，即弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的...

  • r语言AdaBoost分类模型做交叉验证和网格搜索

    最后，我们可以使用predict函数对测试集进行预测，并计算准确率： adaboostPred(adaboostFit,newdata=test)confusionMatrix(adaboostPred,test$Species) 这样就可以使用r语言中的...

  • 为什么adaboost分类器的验证集准确率高于训练集准确率？？

    我没有直接做过adaboost，但看过adaboost之父Schapiro的著作和论文，在他给出的实验结果看，还是训练误差小于测试误差的。注意，我说的是训练误差和测试误差，用于训练超参数的验证集，本质上...

  • 训练集准确率很高，验证集准确率低问题

    验证集准确率没有升高，一直维持在50%左右（二分类问题，随机概率） 测试集准确率57% 在网上搜索可能打的原因： 1.learning rate太小，陷入局部最优 2.训练集和测试集数据没有规律 3.数据噪声太...

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