09 - 交叉驗證&召回率&正則化

介紹 在我們構建機器學習模型的時候，一般會將一堆數據進行拆分，例如：將數據中80%的作爲訓練集，取另外20%作爲最後的測試集 其中意思就是使用80%的數據來建立模型，使用剩下20%來進行驗證這個模型，但是這裏需要注意的是着20%的數據集是用來最後進行驗證的 對於前面80%的數據在進行建立模型的時候，也是需要進行隨機切分成三份的，首先使用第一和第二份數據進行建模，使用第三份數據進行驗證；再使用第一份

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