让我们考虑这个问题:「如何评估机器学习模型的性能?」典型的回答可能是:「首先,将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二,预测测试集的标签。第三,计算模型对测试集的预测准确率。」然而,评估模型性能并非那么简单。也许我们应该从不同的角度解决之前的问题:「为什么我们要关心性能评估呢?」理论上,模型的性能评...
让我们考虑这个问题:「如何评估机器学习模型的性能?」典型的回答可能是:「首先,将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二,预测测试集的标签。第三,计算模型对测试集的预测准确率。」然而,评估模型性能并非那么简单。也许我们应该从不同的角度解决之前的问题:「为什么我们要关心性能评估呢?」理论上,模型的性能评...
让我们考虑这个问题:「如何评估机器学习模型的性能?」典型的回答可能是:「首先,将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二,预测测试集的标签。第三,计算模型对测试集的预测准确率。」然而,评估模型性能并非那么简单。也许我们应该从不同的角度解决之前的问题:「为什么我们要关心性能评估呢?」理论上,模型的性能评...
让我们考虑这个问题:「如何评估机器学习模型的性能?」典型的回答可能是:「首先,将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二,预测测试集的标签。第三,计算模型对测试集的预测准确率。」然而,评估模型性能并非那么简单。也许我们应该从不同的角...
1.1 性能评估:泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题:「如何评估机器学习模型的性能?」典型的回答可能是:「首先,将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二,预测测试集的标签。第三,计算模型对测试集的预测准确率。」然而,评估模型性能并非那么简单。也许我们应该从不同的角度解决之前的问题:「为什么我们要...
1.1 性能评估:泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题:「如何评估机器学习模型的性能?」典型的回答可能是:「首先,将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二,预测测试集的标签。第三,计算模型对测试集的预测准确率。」然而,评估模型性能并非那么简单。也许我们应该从不同的角度解决之前的问题:「为什么我们要...
1.1 性能评估:泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题:「如何评估机器学习模型的性能?」典型的回答可能是:「首先,将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二,预测测试集的标签。第三,计算模型对测试集的预测准确率。」然而,评估模型性能并非那么简单。也许我们应该从不同的角度解决之前的问题:「为什么我们要...
1.1 性能评估:泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题:「如何评估机器学习模型的性能?」典型的回答可能是:「首先,将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二,预测测试集的标签。第三,计算模型对测试集的预测准确率。」然而,评估模型性能并非那么简单。也许我们应该从不同的角度解决之前的问题:「为什么我们要...
1.1 性能评估:泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题:「如何评估机器学习模型的性能?」典型的回答可能是:「首先,将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二,预测测试集的标签。第三,计算模型对测试集的预测准确率。」然而,评估模型性能并非那么简单。也许我们应该从不同的角度解决之前的问题:「为什么我们要...
选自Sebastian Raschka,来源:机器之心 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术,并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而,给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 论文链接:https://sebastian...