模型訓練與驗證

1 模型訓練、預測及線下驗證 數據劃分： 訓練集、線下驗證集、線下測試集、線上測試集 無時序的數據集：簡單劃分、交叉驗證劃分等 有時序的數據集：需考慮時序、nested交叉驗證劃分等 模型選擇 依據在驗證集上的效果選擇 除了關注效果的均值，還要關注穩健性 還需考慮線上效果；可將線上效果視爲一折數據 參數調優 不建議將精力放在參數調優上；容易過擬合 大體的設置參數即可 應將精力重點放在特徵工程；其次

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