机器学习中的模型评估、模型选择和算法选择

Source: Dev.to

模型评估

从基本的 模型评估 开始——快速测试可以判断模型是可靠还是仅仅运气好。

当数据量很少时，使用专为小样本设计的方法，因为某些捷径在 小数据集 上很快失效。

交叉验证

交叉验证以不同方式划分数据，以观察结果的稳定性。选择划分的数量需要权衡；有时它会影响最终结果。

自助法

如果想了解结果的波动程度，自助法 是一种方便的技巧，可用于估计这种变异性。

算法选择

当比较多种方法时，严格的 算法选择 规则可以防止你偶然选出“赢家”。

这些实用技巧可以帮助你避免过拟合、虚假期待和浪费工作。尝试几种方法，观察哪些选择真正提升了结果——聪明的测试胜过盲目猜测。

参考

Model Evaluation, Model Selection, and Algorithm Selection in Machine Learning

本分析和评论主要由 AI 生成和结构化。内容仅供信息参考和快速审阅之用。