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  • 調參得好不好往往對最終模型性能有關鍵性影響

    調參得好不好往往對最終模型性能有關鍵性影響．給定包含m個樣本的數據集D，在模型評估與選擇過程中由于需要留出一部分數據進行評估測試，事實上我們只使用了一部分數據訓練模型．

    2018-08-16

  • 調參與最終模型

    大多數學習算法都有些參數(parameter)需要設定，參數配置不同，學得模型的性能往往有顯著差別．因此，在進行模型評估與選擇時，除了要對適用學習算法進行選擇，還需對算法參數進行設定，這就是通常所說的“參數調節”或簡稱“調參”(parameter tuning)

    2018-08-16

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