模型的選擇、評估和優化-下

模型評估 上文敘述了當機器學習模型已經訓練完成之後，我們該如何評估模型的好壞。 但是一般而言，機器學習模型的訓練時間較長，在訓練過程中，我們怎麼樣判斷模型訓練的狀態和優劣呢？ 之前說過，訓練過程中的最容易出現的問題就是過擬合和欠擬合，下面介紹判斷擬合狀態的方法。 之前介紹過方差、偏差的概念以及他們的意義，在訓練過程中，我們會得到訓練集和測試集的總誤差，通過這兩個參數，我們可以判斷出算法的擬合狀態。

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