拟合关键词检索结果

避免过度拟合、类不平衡和特征缩放问题:机器学习从业者笔记本

Avoiding Overfitting, Class Imbalance, & Feature Scaling Issues: The Machine Learning Practitioner’s Notebook

机器学习从业者面临三个可能损害模型性能的持续挑战:过度拟合、类别不平衡和特征缩放问题。

软计算,第 30 卷,第 1 期,2026 年 1 月

Soft Computing, Volume 30, Issue 1, January 2026

1) 使用集成随机门控层循环神经网络 (IRGLRN) 进行肝癌预测的新颖框架方法作者:M. Indumathi、M. Vanitha、V. Palanisamy 页数:1 - 132) 基于 L 值邻域系统的 L 值粗糙集模型作者:Kamal El-Saady、Ayat A. Temraz 页数:15 - 313)对函数空间的影响:可拓构造作者:乔俊生页数:33 - 454) 基于 t 范数的模糊逻辑的双极性论证语义作者:Esther Anna Corsi 页数:47 - 725) 基于 N-soft 模糊专家集的决策方法作者:陈亚楠、周晓光、何鑫页数:73 - 896) A模糊平面及其在模