如何评估机器学习模型?
机器学习模型可以根据模型类型和其旨在解决的问题进行各种方法和技术的评估.目标是测量模型的性能,并确定它对新数据的概括程度.下面有一些用于评估机器学习模型的常见技术: 1.数据分离:评估模型的最常见方法之一是将数据分为训练和测试集.数据通常分为70/30或80/20,这意味着70或80%的数据用于训练和30或20%用于测试. 2.交叉验证:这是一个统计方法,数据集被分成k折,模型被训练和测试k次.每次,用于测试模型的性能,并确定它对新数据的一般化程度.以下是一些用于测试机器学习模型的常见技术: 1.数据分离:一种最常见的方法是将数据分成训练和测试集.数据通常分为70/30或80/20,这意味着70或80%的数据用于训练和30或20%用于测试. 2.交叉验证:这是一个统计方法,数据集被分成k折,模型被训练和测试k次.每次,不同的数据折叠被用于测试,而剩余的数据代表了正确的结论.这种方法将确保数据分类率和差异率. 3.CROC:最常见的测试组,用于评估模型的准确率和错误率. 对于模型的选择,RRO (RRO) 是一种非常重要的方法,可以对模型的准确性和错误率进行更高.