摘要：
我们已经知道如何评估一个模型的泛化能力：交叉验证 接着学习如何通过调参来提升模型的泛化能力 ⭐网格搜索：尝试我们所关心的参数的所有可能组合 1、简单网格搜索 from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_t 阅读全文
摘要：
⭐为什么要划分测试集与训练集？ 用测试集度量模型对未见过数据的泛化性能 ⭐交叉验证 数据被多次划分，需要训练多个模型 最常用K折交叉验证 k是用户指定的数字，通常取0/5， 5折交叉验证：数据划分为5部分，每一部分叫做折。每一折依次轮流作为测试集，其余做训练集 mglearn.plots.plot_ 阅读全文