交叉验证

终于把机器学习中的交叉验证搞懂了!!

交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法,用于衡量机器学习模型的泛化能力(即在未见数据上的表现)。 它通过将数据集分成多个部分,交替使用不同的部分作为训练集和测试集,从而充分利用数据、避免过拟合或欠拟合,并更准确地评估模型的泛化能力。 核心思想数据划分:将数据集划分为训练集和测试集。
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