機器學習的模型泛化
機器學習的模型泛化 1、機器學習的模型誤差主要含有三個方面的誤差：模型偏差、模型方差以及不可避免的誤差。 2、對於機器學習訓練模型的偏差主要因為對於問題本身的假設不對，比如非線性誤差假設為線性誤差進行訓練和預測，算法層面上欠擬合是產生較大偏差的主要原因。另外主要來自於特征參量與最終結果的相關性 ...
原文：機器學習之模型評分
今天給大家帶來一篇如何評價模型的好壞以及模型的得分 最下面的代碼最有用 一 錯誤率與精度 accuracy准確 錯誤率和精度是分類任務中最常用的兩種性能度量，既適用於二分類任務，也適用於多分類任務。錯誤率是分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例，精度則是分類正確的樣本數占樣本總數的比例。 from sklearn import metrics print 模型精度: ,metrics.accuracy ...
2019-04-11 20:42 3 1712 推薦指數：
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