最近一個專案因資料的特征不明確,無奈使用機器學習對資料進行分類,但遇到了一個問題。
訓練樣本數3000或更多, 每條資料3200個特征,即訓練樣本是3000x3200的矩陣。PCA降維至3000x512, 訓練和測驗結果都還可以。
但問題是在實際工程運用中, 我需要對單條資料進行預測,此時就因樣本數過少導致無法預測,請各位大神指點這種情況應該怎么處理呢?
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標籤:人工智能技術
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