機器學習模型的評估指標

機器學習的參數調整是爲了更好的模型擬合度，那麼其評估標準是什麼，如何調整參數來提升模型的整體效果呢？ 調參的方式總是根據數據的狀況而定，所以沒有辦法一概而論。 通過畫學習曲線，或者網格搜索，能夠探索到調參邊緣（代價可能是訓練一次模型要跑三天三夜），「業界廣泛流傳:數據和特徵決定了機器學習的上限,而模型和算法只是逼近這個上限而已」。但是在現實中，高手調參恐怕還是多依賴於經驗，而這些經驗，來源於： 1

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