2020年3月15日
交叉验证
摘要： Q1:使用训练/测试集分离进行模型评估的缺点是什么? Q2:K-fold交叉验证如何克服这个限制? Q3:如何使用交叉验证来选择调优参数、选择模型和选择特性? Q4:交叉验证有哪些可能的改进？ 动机:目标是估计一个模型在样本外数据 初始想法:对相同的数据进行训练和测试，但是，最大限度地提高训练精度容 阅读全文
posted @ 2020-03-15 16:24 蛙星人在地球 阅读(123) 评论(0) 推荐(0)