機器學習中如何評價模型的好壞

機器學習中如何評價模型的好壞 Week 2 主要學習機器學習中的基礎知識 Targets for this week： 數據拆分：訓練數據集&測試數據集 評價分類結果：精準度、混淆矩陣、精準率、召回率、F1 Score、ROC曲線等 評價迴歸結果：MSE、RMSE、MAE、R Squared Let’ s go ! 數據拆分 在機器學習中，通常將所有的數據劃分爲三份：訓練數據集、驗證數據集和測試數

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