machine-learning - 准确度随训练数据大小的变化而波动

Question

我目前正在做一个项目。我遇到一个问题，分类器的准确性随着训练数据集的大小而波动。 例如:

Training data set% |Accuracy %
10%                | 50
20%                | 60
30%                | 55
40%                | 65
50%                | 80
60%                | 70
....               | ...

我的疑问是我选择了较弱的特征..就像这些特征非常多样化并且没有主导特征。有没有人有其他解决方案？

Answer 1

这种“波动”意味着您的模型具有很高的方差，这可能是由数据集的大小引起的。如果您不想观察波动，您的训练集大小(使用 10%!)应该足够大以能够代表您的问题。如果您的问题至少有点复杂，并且不是简单的二维二元分类，这意味着您可能应该收集约 10,000 个样本(因此 10% 是 1000)。否则的话——这并没有什么奇怪的。您可以尝试以引导方式收集这种准确性(通过替换进行采样以创建训练集)并重复数百次 - 这应该会在不牺牲统计意义的情况下稳定结果。