機器學習中常見的模型評估

在前文機器學習中常見的損失函數中，介紹了迴歸和分類等問題中經常使用的損失函數。經過設計合適、易求解的損失函數，能夠幫助咱們肯定問題的解決目標，進而使用解析或者數值方法進行求解。html 在將訓練的若干組模型進行橫向對比(即validation)，或者表徵某模型在測試集上的表現時，每每也須要設計一個指標進行衡量。這個指標有時與損失函數相一致（如不少迴歸模型），但不少時候須要從新定義（尤爲對分類、聚類

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