2.5調優（tuning）

2.5 調優（tuning） 2.5.1&2.5.2 模型選擇（超參數調整）與調優 分類器模型通常在特定的數據上進行訓練，由於所得模型可能存在過擬合的現象。因此，模型訓練完成之後通常需要進行檢驗，以驗證分類模型在未知數據集上的預測能力，即我們通常所說的「模型泛化」能力。 交叉檢驗（Cross Validation）： 交叉驗證是用來驗證分類器的性能的一種統計分析方法，基本思想是把在某種意義下降原始

>>阅读原文<<