摘要：
一、交叉验证（Cross Validation） 1. 目的 交叉验证的目的是为了让模型评估更加准确可信。 2. 基本思想 基本思想是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集（train set），另一部分做为验证集（validation set or test set），首先用训练集 阅读全文
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摘要：
一、交叉验证（Cross Validation） 1. 目的 交叉验证的目的是为了让模型评估更加准确可信。 2. 基本思想 基本思想是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集（train set），另一部分做为验证集（validation set or test set），首先用训练集 阅读全文
摘要：
混淆矩阵 混淆矩阵（Confusion Matrix）是评估模型结果的指标，属于模型评估的一部分，混淆矩阵如下图所示。 TP(True Positive): 真实为0，预测也为0 FN(False Negative): 真实为0，预测为1 FP(False Positive): 真实为1，预测为0 阅读全文
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