評估機器學習模型的幾種方法（驗證集的重要性）

什麼是評估機器學習模型     　　機器學習的目的是得到可以泛化（generalize）的模型，即在前所未見的數據上表現很好的模型，而過擬合則是核心難點。你只能控制可以觀察的事情，所以能夠可靠地衡量模型的泛化能力非常重要。　　 如何衡量泛化能力，即如何評估機器學習模型。 評估模型的重點是將數據劃分爲三個集合：訓練集、驗證集和測試集。在訓練數據上訓練模型，在驗證數據上評估模型。一旦找到了最佳參數，就

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