🎨 学习曲线和决策边界的绘制 📈
发布时间：2025-02-27 02:55:32来源：
最近在研究机器学习模型时，我遇到了一个有趣的问题。我在绘制学习曲线和决策边界时，发现决策边界总是以直线形式呈现，这并不是我所期望的结果。🔍 我想要的是更加复杂的决策边界，以便更好地适应数据中的非线性关系。🎯
为了实现这一目标，我开始探索不同的算法和参数设置。💡 例如，尝试使用核函数支持向量机（SVM）而非简单的线性SVM，或者采用决策树和随机森林等能够处理非线性问题的算法。🌱
此外，我还调整了训练集和测试集的比例，以及特征缩放等预处理步骤，试图找到最合适的配置来绘制出更符合预期的决策边界。🔄
通过不断实验与调整，我逐渐理解了不同算法在处理复杂数据模式时的表现。🌈 这一过程不仅帮助我优化了模型性能，也加深了我对机器学习理论的理解。📚
希望我的经验能对你有所帮助！🌟 如果你也遇到类似问题，不妨试试上述方法，或许会有意想不到的收获哦！🚀
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