机器学习的模型泛化
机器学习的模型泛化 1、机器学习的模型误差主要含有三个方面的误差：模型偏差、模型方差以及不可避免的误差。 2、对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对，比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测，算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性 ...
原文：机器学习之模型评分
今天给大家带来一篇如何评价模型的好坏以及模型的得分 最下面的代码最有用 一 错误率与精度 accuracy准确 错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。 from sklearn import metrics print 模型精度: ,metrics.accuracy ...
2019-04-11 20:42 3 1712 推荐指数：
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