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错误率高的原因分析
1. 数据偏:当样本数据满足严格的正态分布时,其模型的准确性更高。但在训练样本数据集中,如果数据本身具有波动性,甚至出现离群点,那么模型的预测能力会受到影响,从而导致实际错误率提高。
2. 模型算法:不同类型的机器学习算法,使用的模型算法也是不同的。在模型算法上,训练数据集是否较难拟合,以及模型是否具有过度拟合的情况,也会直接影响模型的决策准确性,从而导致实际错误率上升。
3. 超参数设置:不同的机器学习任务需要配置不同的超参数,而这些超参数的正确参数调整,直接影响模型的性能,也影响训练模型的预测准确性,以及实际的错误率。
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