大量数据建模经验分析

什么样的处理才算是正确的处理呢？为了目的不择手段？只要获得好的预测性能就万事大吉？事实确实如此，可是这么作的关键在于，你能确保未知数据也能有个不错的表现。就像我常常说的那样，你很容易就会受到它的蒙蔽，在分析训练结果的时候，轻易地就相信了你选择的方法。如下三点很重要：web 1.模型评价是关键算法 数据分析/机器学习/数据科学专业（或任何你能想到的领域）的主要目标，就是创建一个系统，要求它在预测未知

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