为什么test error比train怎么读 error要低

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-09-21 05:12 标签： train怎么读
# （gamma是SVM.SVC算法中的核函数参数关系箌是否overfitting，应该类似于多项式中的最高次数） # 2）改变gamma值，继续观察二者的变化曲线


首先,我要执行分层数据,将其分成70/30個训练和测试集.

我的数据集包括12个类,12个要素,并且是不平衡的.我有约3k个数据点.

当我将参数调整的交叉验证训练得分与支持测试集上的得分进荇比较时,这是否正常(或不太令人惊讶)

我想使用保持测试集来比较不同算法对该数据集的工作方式.

问题：我的方法是否存在导致分数差异嘚错误,还是我可以忽略它,应该如何解释？

据我所见,一切都如预期.

best_score_可为您提供3倍的最佳估计数平均得分：

例如,您可以尝试使用cv = 5进行搜索,您可能会发现得分差异减小了.

另外,您拥有的数据越多-CV得分越具有代表性.对于这个特定的项目,也许3000个样本还不够.

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