模型评估

参考：https://www.jianshu.com/p/498ea0d8017d

https://zhuanlan.zhihu.com/p/30721429

https://blog.csdn.net/qq_34424731/article/details/70245146

分布漂移：选用模型开始都是假设数据的分布是一定的,然而数据的分布会随着时间的移动而改变，这种现象称为分布漂移

 

超参数：

例如logistic回归中的特征系数为模型参数,需要使用多少个特征进行表征，特征的数目这个参数便是该模型的超参数。可以用格搜索（grid search）、随机搜索（random search）以及启发式搜索（smart search）等进行Hyperparameter tuning, 从超参数空间中寻找最优的值。