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模型评估与模型选择

发布时间：2021-04-22 00:00| 有 位朋友查看

简介：模型评估与模型选择 导论 模型评估 回归任务的评估指标 分类任务的评估指标 过拟合的现象 过拟合的原因 过拟合的解决办法 模型选择与调参 正则化 留出法 交叉验证 网格搜索 我们来学习一下模型评估与选择的相关问题。在进入正式的学习之前，请你思考一下：我……

模型评估与模型选择


我们来学习一下模型评估与选择的相关问题。在进入正式的学习之前，请你思考一下：我们为什么要做模型的评估与选择呢？

导论

在某个特定的数据场景下，我们事先并不知道什么样的模型可以近似刻画数据的规律。我们的模型选择可以有很多，比如：线性回归（n 元一次函数）、多项式回归（一元 n 次函数）等。即便是使用线性回归模型，在设置不同的超参数（如学习率、迭代次数）进行训练时，得到的模型参数也会有差异。（模型参数不同，实际上就是模型本身的不同）

既然可供选择的模型有很多，那必然就有好有坏，我们要从中挑选出最能刻画数据规律的模型。注意，这里所说的数据?

；原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45414559/article/details/115420469
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