2025年3月24日
掌握机器学习数据集划分
摘要： 在机器学习的流程中，数据集的合理划分是模型训练与评估的关键前提。 恰当的划分方式不仅能有效利用数据资源，还能确保模型评估结果的可靠性，为模型的泛化能力提供有力保障。 本文将深入介绍3种常见的数据集划分方法：留出法、交叉验证法和自助法，并配以scikit-learn的代码示例来说明如何使用这些方法。 阅读全文
posted @ 2025-03-24 10:12 wang_yb 阅读(1227) 评论(0) 推荐(1)