这种新的高维小样本数据挖掘方法是否有用？

Question

根据统计学习理论，在样本量确定的情况下，必须控制模型的复杂度以防止模型的学习结果“过拟合”，即“奥卡姆剃刀”原理，这就让我们为了控制模型的复杂度而无法…

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我感觉这种小样本小测试集非常不稳定。给你个方法：随机取样（train test），训练，预测，算score，这样一个流程重复多次，然后算score的std和mean，如果两个model的mean之差显著超过这两个model的std之和再考虑。而且要换不同函数测试稳定性。