2018-10-26
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如何去评估一个模型的优良？
方法一：拆分测试集和训练集
将数据集拆分为单独的测试集和训练集。 在前者上训练模型，在后者上评估模型（例如错误率，准确率，召回率，ROC、auc等）
方法二：训练模型并调整（优化）其参数
将数据集拆分为单独的测试和训练集。 在训练集上使用诸如交叉验证之类的技术来为模型找到“最佳”超参数集。 如果已完成超参数调整，使用独立测试集来获得其性能的无偏估计 。
方法三：构建不同的模型并比较不同的算法
例如，SVM与逻辑回归与随机森林等
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