假设您已实施正则化逻辑回归
对图像中的对象进行分类（即，做对象
识别）。但是，当您在新的
上测试您的假设时一组图像，你会发现它变得无法接受的大
错误及其对新图像的预测。但是，你的
假设在
上表现良好（错误率低）训练集。
中有哪些是有希望的步骤取？
答案 0 :(得分：0)
我自己解决问题的方法是获得更多的训练样本并减少功能。
答案 1 :(得分：0)
这个问题通常被称为＆＃34;高差异＆＃34;。在这些情况下，单独获取更多培训数据并不能保证改善您的结果。正如您在自己的回复中指出的那样，减少要素数量可能是一种很好的方法，并且当您使用正则化逻辑回归时，降低正则化参数也会有所帮助。