训练模型、诊断、调优模型诊断中至关重要的是判断过拟合、欠拟合,常见的方法是绘制学习曲线,交叉验证。 通过增加训练的数据量、降低模型复杂度来降低过拟合的风险,提高特征的数量和质量、增加模型复杂来防止欠拟合。 诊断后的模型需要进行进一步调优,调优后的新模型需要重新诊断,这是一个反复迭代不断逼近的过程,需要不...
使用SQL进行机器学习(上) - 🚖 使用SQL进行机器学习 - 📊 通过BigQuery建立距离和费用之间的关系 - 📉 使用线性回归算法创建机器学习模型 - ⏰ 进行批量预测和实时预测 - 🌐 将模型部署为API - 📈 模型 - DE.WEBER于20231129发布在抖音,已经收获了1.4万个喜