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幸福回头
2019-12-29 12:24
北京交通大学 算法工程师
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加油,进intel
2019-12-29
在牛客打卡29天,今天也很努力鸭!
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机器学习模型效果显著性验证的完整指南 实验设计基础 机器学习模型的性能评估需要严谨的实验设计。随机划分训练集和测试集是基础步骤,交叉验证方法如k折交叉验证能更稳定地估计模型性能。分层抽样确保数据分布一致性,尤其在类别不平衡场景中至关重要。 实验设计中控制变量是关键,确保比较的模型在相同的数据集、预处理流程和硬件环境下运行。记录随机种子保证实验结果可复现,多次实验取平均值减少随机性影响。 性能指标选择 分类任务常用准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC。回归任务常用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和R平方值。多分类问题需采用宏平均或微平均策略。 对于不平衡数据集,单一指标可能...
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