请问在回归问题中，训练好模型在验证集上的预测结果，可以作为一个新的模型训练的特征吗？比如说stacking算法中采用K折交叉验证，将第一层模型在验证集上的结果作为第二层模型训练的输入。
请问在回归问题中，训练好模型在验证集上的预测结果，可以作为一个新的模型训练的特征吗？
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关注可以的，这不就是典型stacking思想吗，但是用处不太大，容易过拟合
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- 2022-07-30 15:52回答 1 已采纳 可以的，这不就是典型stacking思想吗，但是用处不太大，容易过拟合
- 2022-06-15 15:37回答 1 已采纳 这种情况要么就是模型本身参数设置和结构的问题，要么就是数据集少了，一般不会出现训练集比测试集还差
- 2021-03-30 18:10回答 2 已采纳 看了你的问题，你说的没错：一般应该是训练集得分高于测试集得分。 但是，偶尔一次或者几次出现测试集得分>训练集得分这种情况也是会发生的。所以我们在测试模型的准确度得分时，往往看的是平均得分。所以
- 2023-05-14 16:27Matlab神经网络深度学习的博客 神经网络回归预测中，如何保存训练好的网络，以预测新的数据集(以BP神经网络为例)—MATLAB实现
- 2023-01-10 11:15回答 2 已采纳 你说的方式都可以缓解过拟合问题。 使用 L1 正则化项来解决过拟合问题(使用 statsmodels.formula.logit 函数中的 L1_wt 参数来设置 L1 正则化项，或者使用 L2_w
- 2022-04-17 20:00回答 1 已采纳 因为每次拟合出来的模型都不一样，还有跟你设置的超参数有关
- 2023-02-19 08:55回答 4 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写： import numpy as np import pickle #回归模型 def f(x, theta): return np.dot(thet
- 2023-03-22 11:34biter0088的博客 如何判断训练过程中深度学习模型损失值不再下降
- 2023-03-02 12:16回答 2 已采纳 小魔女参考了bing和GPT部分内容调写:accuracy不变可能是模型过拟合或者欠拟合的原因，过拟合就是模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现不好，而欠拟合则是模型在训练集和测试集上都表现不好，
- 2022-01-30 13:43回答 1 已采纳 这也不一定。例如：（1）结果与每个因素的相关性都不大，但加权后相关性仍然很大，例如 y =0.1x1 + ...0.1x10（2）结果与每个因素独立的相关性都不大，但受气综合影响的相关性很大，例如 y
- 2022-05-12 16:37回答 1 已采纳 model.predict(pp.fit_transform([[16]])) 这个是一个数还是一组数的预测？
- 2021-08-05 23:54謙卑的博客 读西瓜书笔记（二）模型评估与选择 （一）误差与过拟合 1.经验误差(empirical error)/训练误差...即如果我们在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率为E = a / m;相应的，1 - a / m 称为精度。 误差(error)： 我们
- 2022-03-08 17:37回答 3 已采纳 倒幂函数曲线y = a + b ⋅ 1 x y=a+b \cdot \dfrac{1}{x}y=a+b⋅x1 型令x ′ = 1 x {x}'=\dfrac{1}{x}x′ =x1 , 则得y =
- 2023-05-04 22:59_小豫的博客 最近机器学习的实验课要求做这个，本来是让GPT写，或者找别人的代码搬运过来，结果发现这个波士顿的数据集在sklearn更新中被删除了。故就自己学着写了。也为后续也有这个学习需求的朋友们提供这个代码来学习。
- 2020-12-05 14:36weixin_39777637的博客 摘要：本篇文章将介绍在python中使用机器学习库sklearn建立简单回归模型的过程。...准备工作首先是开始前的准备工作，在创建回归模型的过程中我们需要使用以下几个库文件，他们分别为sklearn库，nu...
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