调整方法

在逻辑回归算法中，我们需要考虑样本的不同特征对结果的影响，但不同特征在影响方面的重要性也不同。为了处理这种情况，我们通常使用特征权重进行调整，给予每个特征一个适当的权重以体现它们在结果中的重要性。有些常用的特征权重调整方法包括L1正则化、L2正则化和Elastic Net正则...

我正在尝试通过逻辑回归模型进行分类预测，但是预测准确率似乎不够高。我已经使用了一些基本的调整参数，例如改变正则化权重和调整特征权重。我希望尝试更多的调整方法来进一步提高预测准确率。请问有哪些技巧和策略可以用于优化逻辑回归模型预测准确率？期待大神们的帮助！ ...

我在应用k近邻算法时，面对样本分布不平衡的情况，发现算法的准确度大幅下降。请问有哪些方法可以调整k近邻算法应对这种情况？从是否调整阈值、对类别不平衡的理解到特殊的抽样方法等方面，都希望能听到各位老师的建议。非常感谢！ ...

我在学习机器学习的过程中，发现在建立神经网络模型时，有时候会遇到欠拟合的问题，这会导致模型无法很好的拟合训练数据集，并且在未知数据上的预测效果也很差。我尝试过一些调整方法，例如增加更多的训练数据、调整网络结构等，但并没有很好的解决欠拟合的问题。所以我想请问一下，...