样本集

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...

在决策树算法中，选择划分准则是非常重要的，它直接影响到决策树的生成和分类效果。常用的划分准则有三种：信息增益、信息增益比和基尼指数。信息增益是指在给定特征的条件下，能够使得样本集的信息纯度最大程度提高的特征，信息增益比是在信息增益的基础上对经验熵进行修正，基尼指...

我在进行机器学习的时候，面临着选择一组有代表性的训练样本集的问题。我不想使用过于庞大的样本集，因为这会导致训练时间变慢；同时也不想使用过于简单的样本集，因为这会不足以覆盖模型可能出现的各种情况。我该如何选择一个具有代表性的训练样本集呢？是否有任何技巧或常用的方法...