当训练和测试精度收敛到几乎相同时,您可以尝试如何提高模型的性能

时间:2019-07-17 10:04:27

标签: machine-learning

我正在使用Logistic回归解决二进制分类问题,并且我的CSV文件中有大约700个样本。我的培训和测试设备的准确率达到了95%。我确保代码中没有信息泄漏。当训练和测试精度收敛到几乎相同的精度时,我应该怎么做才能提高模型的性能。

  1. 我应该尝试获取更多数据吗?
  2. 我应该做更多的功能工程吗?
  3. 我应该转向更复杂的算法吗?

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