过拟合

模型拟合情况分为两种： 过拟合：模型在训练集上的表现过于理想，泛化能力较差。 拟合不足：模型在训练集上表现不佳，无法捕捉数据的规律。 理想模型应同时具有较低的训练误差和泛化误差。

过渡拟合问题的决策树算法，真的是一个老生常谈但又容易踩坑的点。算法的每个分支都在追求完美分类，听着挺牛的，但当训练数据本身有噪声或者样本太少时，就容易走极端——就是说的过拟合。树越长，不一定越聪明，反而容易被数据“骗”。你要是正好在搞数据挖掘或者在用决策树做分类预测，这篇内容可以帮你绕开一些常见陷阱。里面还贴了几个链接，像是讲过拟合与欠拟合的关系，还有训练集和测试集的划分方法，挺系统的。建议你在用像ID3、C4.5这种经典算法时，别光想着追高准确率，适当剪枝，或者换成像随机森林这种组合方法，抗噪性会更强。如果你现在正被训练效果困住了，不妨看看数据挖掘决策树这篇文章，或是过拟合与欠拟合的详细，能

过拟合：模型在训练集上的表现良好，但在新数据上表现不佳，泛化能力差。 欠拟合：模型未能从训练集中学习足够的信息，在新数据上表现不理想。 决策树的评估：使用交叉验证或划分数据集的方法来评估决策树的性能。

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介绍一种基于过零检测的信号频率提取算法，通过识别信号 y 在时域上的过零点，计算信号频率。该算法适用于分析周期性时间信号。

实现过球低频算法的关键函数解析 一、子函数说明 在过球低频算法的代码实现中，主要包括三个核心子函数：isAscending、isDescending 和 analyzeWave。 1. isAscending 该函数用于判断两个浮点数变量 prev 和 curr 是否呈现上升趋势。代码如下： bool isAscending(float prev, float curr) { return curr > prev; } 通过比较当前值 curr 是否大于前一个值 prev 来判断是否为上升沿。 2. isDescending 与 isAscending 类似，isDescending

提供过球信号识别方案、设计和测试相关内容。

本代码实现了多层过零率（MLZCR），为Matlab和Python提供通用版本，支持任意长度的信号帧处理。MLZCR可以在信号的最小值和最大值之间进行零交叉计算，以实现能量分解。输入参数包括信号帧长度、过零层数，以及可选的信号静态最小值和最大值。每层计算得到的过零数量和过零率可以方便地输出。详细内容参考文献[1]：PA Schirmer和I. Mporas，“使用多层零交叉率的低采样频率测量中的能量分解”，2020年ICASSP国际会议。

在 MATLAB 中，可以使用函数 x=fzero(h_fun,x0) 或 x=fzero('fun',[x1,x2]) 来计算函数在指定点附近或区间内的过零点或满足某个常数的自变量值。