模型評估方法
一. 模型泛化能力 模型泛化能力 指模型對於未知數據的預測能力， 是模型最重要的性質，泛化誤差越小，模型預測效果越好； 利用最小化訓練誤差來訓練模型，但是真正關心的是測試誤差。因此通過測試誤差來評估模型的泛化能力。 訓練誤差是模型在訓練集的平均損失，其大小雖然有 ...
原文：模型評估方法
. 前言 模型的評估方法主要是針對有監督學習的。 . 數據集划分方法 我們在拿到數據的時候，數據的表現形式會呈現多種多樣性，我們首先需要做的是把數據格式化，把數據處理成計算機可以認識的結構。處理數據的過程叫做特征工程，特征工程是一個在機器學習的過程中，非常重要的一個過程，特征工程做的好壞，會直接影響到最后的模型准確度的一個上限。特征工程我后面會詳細介紹，今天介紹的是在特征工程處理完后的，數據集的 ...
2018-09-21 13:35 0 4593 推薦指數：
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模型評估方法
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