Python 如何改进回归？
我想问一下，是否有任何方法可以使我的数据集的回归真正通用化 我的问题是，在我使用随机森林或SVM回归器对数据进行训练后，它在训练数据集中运行得不错，但在尝试使用测试数据集时却显示出非常糟糕的结果。。即使它们有相同的基本方程 我真的不知道如何改进这个。这是否意味着我应该用更多的数据集继续训练我的回归Python 如何改进回归？,python,matlab,regression,svm,random-forest,Python,Matlab,Regression,Svm,Random Forest,我想问一下，是否有任何方法可以使我的数据集的回归真正通用化 我的问题是，在我使用随机森林或SVM回归器对数据进行训练后，它在训练数据集中运行得不错，但在尝试使用测试数据集时却显示出非常糟糕的结果。。即使它们有相同的基本方程 我真的不知道如何改进这个。这是否意味着我应该用更多的数据集继续训练我的回归 有人能帮我吗（最好是训练和测试哪种数据集…例如维度、项目等。 有几个原因，但在这种情况下，通常培训失败时 训练集的大小很小 领域空间太大，无法学习/非常非凸/非常非线性 模型参数不合适 这只是我的想法
有人能帮我吗（最好是训练和测试哪种数据集…例如维度、项目等。 有几个原因，但在这种情况下，通常培训失败时
- 列车和测试数据是否不平衡？ ->这是测试结果不好的主要原因
- 样品是否合理大
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- 我们无法回答您的问题。您甚至没有尝试提供数据或代码。您如何知道出现问题的原因
只要我的两分钱：
我们无法回答您的问题。您甚至没有尝试提供数据或代码。如何知道出现问题的原因 只要我的两分钱：
亲爱的萨沙，我建议你在提出另一个问题之前先阅读。如果到目前为止的建议至少对你有用，我们也不介意投赞成票。亲爱的萨沙，我建议你在提出另一个问题之前先阅读。如果到目前为止的建议至少对你有用，我们也不介意投反对票。谢谢！让我读一下：）非常感谢。让我读一下：）对不起，如果我的问题不清楚。我有维度为4的数据集，一个输出和大约50万次观察。我能说这个很大吗？你所说的不平衡是什么意思，你能再解释一下吗？提前谢谢你！对不起，我的问题不清楚。我有维度为4的数据集，一个输出和大约50万次观察。我能说这个很大吗？你所说的不平衡是什么意思，你能再解释一下吗？提前谢谢你！