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哇塞小熊
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晚点寿司

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会导致过拟合。论文的样本量太少会导致过拟合,过拟合就是为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。想像某种学习算法产生了一个过拟合的分类器,这个分类器能够百分之百的正确分类样本数据(即再拿样本中的文档来给它,它绝对不会分错),但也就为了能够对样本完全正确的分类,使得它的构造如此精细复杂,规则如此严格,以至于任何与样本数据稍有不同的文档它全都认为不属于这个类别。

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该情况解决方法如下:1、选择最重要的指标:在指标数量过多的情况下,可以通过分析每个指标的重要性,选择最重要的指标进行分析。2、扩大样本数量:增加样本数量可以提高数据的准确性,从而更好地支持分析结果。3、降低指标数量:如果指标数量过多,可以考虑将一些指标合并或删除,以减少分析的复杂性。4、使用机器学习算法:机器学习算法可以通过对数据的学习和分析,自动选择最重要的指标,并提高分析结果的准确性。

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