2018年12月29日
训练集、测试集的划分
摘要： 机器学习中，将数据集划分为训练集、验证集、测试集。训练集构建模型，然后用模型计算测试集的测试误差，最后以测试集的测试误差近似为模型的泛化能力，根据泛化能力来评估模型的优劣。 本文首先引入数据集概率分布的概念，然后介绍模型评估方法。 1. 数据集的概率分布 总体样本服从某一分布P(X)，数据集D是从总 阅读全文
posted @ 2018-12-29 16:22 做梦当财神 阅读(3088) 评论(0) 推荐(0)