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[AI达人养成营]知识总结
发布于2021-12 浏览:530 回复:0
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[AI达人养成营]知识总结
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数据集分割 将原始数据处理为可用数据后，为了评估模型的好坏，将数据分成两份：训练集和测试集。

训练集数据用于调整模型的参数，即进行模型的训练，模型在这份数据集上的误差被称为训练误差； 测试集数据被用来测试，模型在这份数据集上的误差被称为测试误差。

分割数据的比例要考虑到两个因素：更多的训练数据会降低参数估计的方差，从而得到更可信的模型；而更多的测试数据会降低测试误差的方差，从而得到更可信的测试误差。

 

 

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