模型評估總結

模型評估是模型開發過程的不可或缺的一部分。它有助於發現表達數據的最佳模型和所選模型將來工作的性能如何。在數據挖掘中，使用訓練集中的數據評估模型性能是不可接受的，因爲這易於生成過於樂觀和過擬合的模型。數據挖掘中有兩種方法評估模型，驗證（Hold-Out）和交叉驗證（Cross-Validation）。爲了避免過擬合，這兩種方法都使用（模型沒有遇到過的）測試集來評估模型性能。 驗證（Hold-Out）

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