浅析机器学习中的模型选择与调参（cross validation + grid search）
对于一个预测问题，同时有多种可用的模型，每种模型有多种可用的参数。如何选择一个最合适的模型？ 总题过程分为2个部分： 1.对于一个模型，如何评估该模型在特定问题上的好坏？ 2.选择了最好的模型后，如何选择最优的参数？ 对于模型的评估，我们一般使用交叉验证(cross validation)来进行评估。 在这里我们使用了k折叠法，将训练集划分为相等的k
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