2021年12月9日
七种交叉验证及其代码
摘要： 前言 在任何有监督机器学习项目的模型构建阶段，我们训练模型的目的是从标记的示例中学习所有权重和偏差的最佳值。 如果我们使用相同的标记示例来测试我们的模型，那么这将是一个方法论错误，因为一个只会重复刚刚看到的样本标签的模型将获得完美的分数，但无法预测任何有用的东西 - 未来的数据，这种情况称为过拟合。 阅读全文
posted @ 2021-12-09 19:19 图神经网络 阅读(1893) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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