In statistical analysis of binary classification, the F1 score (also F-score or F-measure) is a measure of a test's accuracy. It considers both the precision p and the recall r of the test to compute the score: p is the number of correct positive results divided by the number of all positive results returned by the classifier, and r is the...
如何不对模型进行过度训练，有人有什么建议吗？
早期停止、正规化、辍学......一切都在发挥作用。事实上，这三样我都用。
以上完成。尝试了很多东西。正规化，我在书上看到过，我得研究一下。如果这不是困难，那是什么？
与交叉验证混淆的落款（交叉验证显示相同的东西）
以上完成。尝试了很多东西。辍学者表现出同样的情况，没有太大的不同。正规化，我读过的东西，我必须要看一看。如果这不是困难，那是什么？
我不知道f1_score 是什么。
在神经网络中，它是对插值函数的多项式的度数的减少。我想这是它在科学上听起来的样子。
你有什么样的NS，你来自哪里？
我不知道f1_score 是什么？
在神经网络中，它是对函数插值的多项式的度数的减少。我认为这在科学上听起来是这样的。
哪一个是你的NS，它从哪里来？
https://msdn.microsoft.com/ru-ru/magazine/dn904675.aspxhttps://en.wikipedia.org/wiki/F1_score
我不知道f1_score 是什么？
在神经网络中，它是对函数插值的多项式的度数的减少。我认为这在科学上听起来是这样的。
你的NS是什么，来自哪里？ 或者是森林。
https://msdn.microsoft.com/ru-ru/magazine/dn904675.aspx莱斯。
https://en.wikipedia.org/wiki/F1_score
莱斯。
一般来说，训练和测试中的数值越接近越好。
但是，我知道，这并不难猜测)
但是，我知道，这并不难猜测)
因此，你可以自己看到，这意味着重新培训的
我还不能确定，因为我玩了很多参数，改善的幅度大约是0.1。也许有一些我不知道的技术，这就是我问的原因。