2020年5月7日
常用的机器学习模型评估和模型选择方法
摘要： [TOC] 1、简介 机器学习的目的是通过对训练数据的训练，能够对未知的数据有很好的应用效果。 1.1 训练误差和测试误差 训练误差是模型对训练集的计算损失，测试误差是模型对测试集的计算损失，听起来好像是废话。举个栗子，一个数据集有100条，其中80条用来做训练集，20条用来做测试集，用模型对这80 阅读全文
posted @ 2020-05-07 11:12 空空如也_stephen 阅读(900) 评论(0) 推荐(0) 编辑