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作者 westercc 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共7則

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[ DataScience ]30 留言, 推噓總分: +8

作者: woogee - 發表於 2019/04/28 18:19(6年前)

28^F推westercc: 從know-how角度看轉bmi是解釋得通，這也可以視為是種降05/03 11:11

29^F→westercc: 維(2個轉1個)，增加正確率其實不太客觀，應該要減少in o05/03 11:11

30^F→westercc: ut error的差距才較好，若是用身高與體重當作變數去訓練05/03 11:11

31^F→westercc: ，有可能會有離群值導致overfitting，而轉成了bmi是有機05/03 11:11

32^F→westercc: 會減少離群值的數量，但這需要觀察身高、體重、bmi的分05/03 11:11

33^F→westercc: 布，如果轉bmi後準確率降低，但in out error差距變小，05/03 11:11

34^F→westercc: 這也是可以接受的結果05/03 11:11

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