sklearn 方法 model.fit(x---, y--) [关闭]答案

【问题标题】：sklearn method model.fit(x---, y--) [closed]sklearn 方法 model.fit(x---, y--) [关闭]
【发布时间】：2021-10-12 06:22:20
【问题描述】：

我对 Pandas 中的 scikit learn 库中的 model.fit 方法和过拟合有疑问通用sklearn方法model.fit(x---, y--)是否返回将模型应用于指定训练数据后的分数？

此外，当更多的训练数据用于学习模型时，测试数据的性能会下降，这是否是过拟合？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

model.fit(X, y) 没有明确地给你分数，如果你给它分配一个变量，它会存储所有的工件，训练参数。您可以使用model.score(X, y)获取分数。

简单来说，过度拟合会增加模型中无法泛化的方差。有一些方法可以减少过拟合，如特征工程、归一化、正则化、集成方法等。

【讨论】：