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2018-10-26 閱讀量: 1008
如何去評估一個模型的優(yōu)良?

方法一:拆分測試集和訓(xùn)練集

將數(shù)據(jù)集拆分為單獨的測試和訓(xùn)練集。 在前者上訓(xùn)練模型,在后者上評估模型(例如錯誤率,準確率,召回率,ROC、auc等)

方法二:訓(xùn)練模型并調(diào)整(優(yōu)化)其參數(shù)

將數(shù)據(jù)集拆分為單獨的測試和訓(xùn)練集。 在訓(xùn)練集上使用諸如交叉驗證之類的技術(shù)來為模型找到“最佳”超參數(shù)集。 如果已完成超參數(shù)調(diào)整,使用獨立測試集來獲得其性能的無偏估計 。

方法三:構(gòu)建不同的模型并比較不同的算法

例如,SVM與邏輯回歸與隨機森林等

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