我有一个回归模型。我编写了这个算法的代码：
将训练数据随机分成训练和验证数据，创建10个随机分割。从以下集合中选择最佳的alpha值：{0.1, 1, 3, 10, 33, 100, 333, 1000, 3333, 10000, 33333}。
要选择最佳的alpha超参数值，你需要执行以下操作：
• 对于每个超参数值，如上所述，将训练数据随机分成训练和验证数据，进行10次随机分割。
• 对于每个超参数值，使用其10次随机分割，计算平均训练和验证准确度。
• 在图表上，绘制平均训练准确度（红色）和平均验证准确度（蓝色）与每个超参数设置的关系。通过识别过拟合和欠拟合区域来对该图进行评论。
• 打印最佳的alpha超参数值。
2- 评估测试数据上的预测性能，并报告以下内容：• 最终模型中非零特征的总数。• 混淆矩阵• 每个类的精确度、召回率和准确度。
最后，讨论是否有欠拟合或过拟合的迹象，并提供适当的理由
我编写了以下代码：
print('Accuracy of logistic regression classifier on test set: {:.2f}'.format(Newclassifier.score(X_test, y_test)))from sklearn.metrics import classification_reportprint(classification_report(y_test, y_pred)) 我的问题是：1- 为什么每次迭代的准确度都在下降？2- 我的模型是过拟合还是欠拟合？3- 我的模型工作正常吗？
回答：
没有官方/绝对的指标来决定你是欠拟合、过拟合还是两者皆非。在实践中
- 欠拟合：你的模型过于简单。训练集和验证集之间的差异不会太大，但它们的准确度会相当低
- 过拟合：你的模型过于复杂。它不是学习底层模式，而是记住了你的训练集。因此，训练误差会减少，但在某一点后，验证误差会开始增加
在你的情况下，你的训练和测试误差似乎是并行变化的，所以你似乎没有过拟合的问题。你的模型可能是欠拟合的，所以你可以尝试使用更复杂的模型。然而，也有可能这是该算法在这个特定训练集上能达到的最佳表现。在大多数现实问题中，没有哪个算法能达到零误差。
至于为什么你的误差增加，我不知道这个特定算法是如何工作的，但由于它似乎依赖于随机方法，这种行为似乎是合理的。它会有所起伏，但并未持续增加，所以看起来并不成问题。
