机器学习实战：过拟合与欠拟合
简介
本资源文件提供了关于机器学习中过拟合与欠拟合的实战案例。通过具体的代码实现和数据分析，帮助读者理解这两种常见问题的概念及其解决方法。
内容概述
- 数据准备：介绍了如何加载和预处理数据，包括数据的读取、特征选择和可视化。
- 线性回归模型：构建了一个简单的线性回归模型，并计算其在训练集和测试集上的R²分数。
- 多项式回归模型：通过引入多项式特征，构建了二阶和五阶的多项式回归模型，并比较了它们的预测效果。
- 模型评估：使用R²分数评估不同模型的性能，并通过可视化结果判断模型的过拟合或欠拟合情况。
实战步骤
- 数据加载与预处理：使用Pandas库读取CSV数据，并进行必要的预处理。
- 模型构建：分别构建线性回归模型和多项式回归模型。
- 模型训练与预测：对模型进行训练，并在测试集上进行预测。
- 模型评估与可视化：计算R²分数，并通过图形展示模型的预测结果。
结论
通过本实战案例，读者可以深入理解过拟合和欠拟合的概念，并掌握如何通过调整模型复杂度来优化模型的预测性能。