比如训练集中有两列特征X1和X2，现在分别对每一列特征乘以1000，构造数据集A，再对原始的每一列特征除以1000 构造数据集B，
问：在这两个训练集下训练的LR模型，哪个具有过拟合的风险？为什么?
1个回答
如果原来的特征X1和X2不存在共线性，那么数据集A里这两个放大的特征，也不会存在共线性的问题，所以没有过拟合的情况。
数据集B和上面的情况类似，数据集也只有2个特征，所以不大会过拟合。即使它们会过拟合，也和乘除无关吧。
SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经
宽宽
2019-08-25 15:06
学习了
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Pan
2019-08-27 15:23
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