模型評估與選擇

模型評估與選擇 1 留出法 該方法最爲簡單粗暴，直接將數據集D劃分爲兩個互斥的集和，其中一個作爲訓練集S，另外一個作爲測試集T。該方法需要注意的是，訓練/測試集的劃分要儘可能保持數據分佈的一致性，並且即便在給定訓練/測試集的樣本比例之後仍然存在多種劃分方式對數據集進行分割，這些不同的劃分將會導致不同的訓練/測試集，因此，模型評估的結果也會有差別。        所以在使用留出法的時候，一般要採用若

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