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我正在研究面部表情识别。我制作了一个包含 213 个图像的特征和类别的数据集。

  • Step1:我的数据集的每一行代表一张图像的特征。所以对于 213 图像 213 行
  • Step2:最后一列代表类如;1,2,3,4,5,6,7
  • Q1:当我运行分类学习器并检查交叉验证时,准确性非常低。
  • Q2:当我运行分类学习器并且没有检查交叉验证时,所有分类器的准确性都很好。

我不明白为什么?请帮我?如果有人已经经历过。

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这称为过拟合。如果您不进行交叉验证,您的分类器可能会学习样本内的案例而无法泛化。

要找出你需要一个训练集、一个测试集(交叉验证集)和一个验证集来检查你的分类器对新案例的泛化程度如何。

于 2018-09-22T09:55:43.990 回答