數據挖掘：模型狀態評估

數據挖掘：模型狀態評估 之前的模型評估僅僅是在評估模型的預測精度怎麼樣，沒有考慮模型過擬合和欠擬合的狀態。也就是說，模型擬合出來後，我們要對它進行優化，而如何優化就要看模型目前所處的一個狀態，過擬合，欠擬合等。有針對的對模型進行優化。 一、模型狀態 模型的狀態可分爲兩類： 過擬合：模型在訓練集上的效果好，在測試集上的效果差。 欠擬合：模型在訓練集和測試集上的效果都不好。 而這個效果就是模型評估中的

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