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我目前正在做一个项目。我遇到一个问题,分类器的准确性随着训练数据集的大小而波动。例如:
Training data set% |Accuracy %
10% | 50
20% | 60
30% | 55
40% | 65
50% | 80
60% | 70
.... | ...
我的疑问是我选择了较弱的特征..就像这些特征非常多样化并且没有主导特征。有没有人有其他解决方案?
最佳答案
这种“波动”意味着您的模型具有很高的方差,这可能是由数据集的大小引起的。如果您不想观察波动,您的训练集大小(使用 10%!)应该足够大以能够代表您的问题。如果您的问题至少有点复杂,并且不是简单的二维二元分类,这意味着您可能应该收集约 10,000 个样本(因此 10% 是 1000)。否则的话——这并没有什么奇怪的。您可以尝试以引导方式收集这种准确性(通过替换进行采样以创建训练集)并重复数百次 - 这应该会在不牺牲统计意义的情况下稳定结果。
关于machine-learning - 准确度随训练数据大小的变化而波动,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36819628/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!