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 | 1 ZedRover 2024-04-08 11:10:07 +08:00 深度学习吗 我平时做 tabular 数据跟时序数据多一点 |
 | 2 Yuhyeong 2024-04-08 11:30:38 +08:00 什么方向，最近做 StableDiffusion 多一些。传统机器学习也没什么问题 |
 | 3 seetheworld OP @ZedRover 不是深度学习，就是传统机器学习，新手，不太懂如何保证训练出来的模型（比如 RF 、XGBoots ）是正确的，没有过拟合或欠拟合 |
| 4 seetheworld OP @Yuhyeong 是传统机器学习，最近写了一个代码，训练出来了一个 RF 模型，在训练集和测试集上的 R^2 都达到了几乎是 1 ，不知道是不是有问题 |
| 5 Yuhyeong 2024-04-08 11:50:53 +08:00 强化学习？这个没怎么接触过 |
 | 7 jasonlee16819 2024-04-08 12:16:31 +08:00 菜狗 AI 训练师一枚，只知道训模型，数据或者模型训练方法层面上了解的比较多 |
 | 8 kkjz 2024-04-08 12:23:34 +08:00 sklearn 包+dl 的 cv ，欢迎交流~ |
 | 10 airqj 2024-04-08 12:28:44 +08:00 @seetheworld #4 是不是训练集数据分布不均匀 |
| 11 seetheworld OP @jasonlee16819 模型训出来，如何判断靠不靠谱，目前很迷茫 |
| 12 seetheworld OP @airqj 意思是数据范围跨度不够广？集中在某一范围内么？ |
| 13 seetheworld OP @kkjz 我们也是用的 sklearn 包，摸索学习阶段，多多交流 |
 | 14 fengzc 2024-04-08 12:55:05 +08:00 via Android 各种指标对一对 什么 PR F1 （去看看每个指标的意义）就能看出是不是过拟合和欠拟合了，也可以去找找更多的数据集试试？一般机器学习在小规模数据集上到 1 其实都是可能的，因为一些特征可能给大家摸索烂了 |
 | 15 leopod1995 2024-04-08 13:18:04 +08:00 |
| 16 seetheworld OP @fengzc PR F1 是不是分类器的指标？我们训练的是 RF 回归模型，看的 R^2 ，RMSE, MAE 。在训练集上 R^2 是 1 ，MAE=0.4, RMSE=4.2 ，在测试集上 R^2=0.96, MAE=1.2, RMSE=11.2 。但纯看这几个指标不知道能否确定模型是否正确。 |
 | 17 v24radiant 2024-04-08 13:38:16 +08:00 RF 是指随机森林吗?怎么不试一下 xgboost? |
 | 18 Sawyerhou 2024-04-08 13:51:40 +08:00 机器学习应该有三个数据集，训练、验证、测试，你是省略了一个？ R 方是线性回归的评估指标，非线性的不太适用， 你这个 R 方非常高，是课本数据？生产中 R 方应该不会这么高 模型收敛了，可以满足场景需求就可以了，其他不用太在意 |
 | 19 Djaron 2024-04-08 13:59:33 +08:00 一直在做 ML 和 DL ，绿色软件: Vy1KZWZmcmV5LURvbmc= |
| 20 jasonlee16819 2024-04-08 14:08:30 +08:00 @seetheworld 首先得确定数据，训验集划分是否正确，数量，分布情况如何？是否有数据集泄漏或者同源情况，是否是训练集过大而测试集过小或丰富度远不如训练集的情况...... 上边也有一些大佬说了这些问题，比如过拟合啥的 |
 | 21 DigitalG 2024-04-08 14:09:09 +08:00 说起来，机器学习/AI ，有什么比较活跃的社区吗？ reddit/huggingface/AutoDL 姑且都算 这类，还有没有别的。 |
| 22 seetheworld OP @v24radiant 是的随机森林，下一步准备去试 XGBoost ，但这之前想把随机森林搞搞清楚 |
 | 23 lovegoogle 2024-04-08 14:18:56 +08:00 AI 深度学习，机器学习（从 svm 到集成都做过），有自己的服务器，接过多个有关项目，需要合作可联系~ |
| 24 seetheworld OP @lovegoogle 可否加 wx：gyn2013216 进一步交流 |
| 25 seetheworld OP @jasonlee16819 嗯嗯，谢谢建议，去仔细检查分析下 |
 | 26 lkx4102 2024-04-08 14:42:17 +08:00 1 、看你训练集、测试集的 MAE ，RMSE 说明你的模型已经过拟合了 2 、R^2 = 1 - MSE/VAR ，看测试集的 RMSE 是比价大的，MSE 应该是会比较的大，那可能就是测试集的方差特别大 3 、随机森林不适合做回归预测 |
| 28 seetheworld OP @lkx4102 这是什么呀 T_T |
| 29 lkx4102 2024-04-08 15:19:04 +08:00 @seetheworld 微信，base64 编码 |
| 30 airqj 2024-04-08 15:31:39 +08:00 @seetheworld #12 是的 |
 | 31 cbythe434 2024-04-08 15:47:57 +08:00 测试集表现差比较多，参数调整下吧，深度搞浅一点，样本数量阈值拔一拔 |
 | 32 Jimmyisme 2024-04-08 16:08:18 +08:00 居然能在 v2 看到机器学习，强烈建议 op 做一下 kaggle 的 https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning ； 这上面有很多讲解，而且因为 notebook 都是有奖牌的，所以都会做的很 fancy 。比自己看书学有意思很多。 |
| 33 Jimmyisme 2024-04-08 16:12:32 +08:00 前几年还能看到 ml 的金牌，但是最近几年的比赛 ml 都不太 work 了哈哈 |
 | 34 reoah2 2024-04-08 16:57:45 +08:00 划分好训练集，验证集，测试集 |
| 35 fengzc 2024-04-08 21:16:47 +08:00 @seetheworld 对的（ PR 等），我感觉这个 R 方等于 1 ，很大情况是和上面几位说的数据上有问题，应该是有大佬在帮 op 了，祝顺利哈哈 |
| 36 seetheworld OP @Jimmyisme 感谢，去看了一下，确实挺不错的。 |
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