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[012] 不同数据集划分与验证方法的实现与比较
Model evaluation is a set of procedures allowing you to pick the best possible stable model. It is an essential part of the model development process. It reveals the model’s behavior and its predictive power — indicates the balance between bias and variance on unseen data. As a starting point, split the given dataset into a train and test set. The model will learn to predict using the train set; in comparison, we will utilize the test set to assess the model’s performance.
Sam Gor
2021-02-03
9210
Machine Learning-模型评估与调参 ——嵌套交叉验证
嵌套交叉验证(nested cross validation)选择算法(外循环通过k折等进行参数优化,内循环使用交叉验证),对特定数据集进行模型选择。Varma和Simon在论文Bias in Error Estimation When Using Cross-validation for Model Selection中指出使用嵌套交叉验证得到的测试集误差几乎就是真实误差。
Sam Gor
2019-08-22
2.4K0
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