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【数据科学】数据科学经验谈:这三点你在书里找不到

什么样的处理才算是正确的处理呢?为了目的不择手段?只要得到好的预测性能就万事大吉?事实确实如此,但是这么做的关键在于,你能确保未知数据也能有个不错的表现。就像我经常说的那样,你很容易就会受到它的蒙蔽,在分析训练结果的时候,轻易地就相信了你选择的方法。 以下三点很重要。 1.模型评价是关键 数据分析/机器学习/数据科学(或任何你能想到的领域)的主要目标,就是建立一个系统,要求它在预测未知数据上有良好的表现。区分监督学习(像分类)和无监督学习(如聚合)其实没有太大的意义,因为无论如何你总会找到办法来构建和设计你

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