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1.5模型的評估與選擇
時間 2021-07-11
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模型的評估與選擇 模型選擇的原則 模型評估的方法 拆分數據集 留出法(Hold-out) 交叉驗證法(Cross Validation) 留一法(Leave-One-Out,LOO) 自助法(Bootstrapping) 幾種方法的適用場景 模型的性能指標 分類模型常用的性能度量: 聚類模型常用的性能度量: 模型選擇的原則 誤差(Error):是模型的預測輸出值與其真實值之間的差異 訓練(Trai
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