机器学习笔记（十七）：交叉验证

凌云时刻 · 技术php 导读：在上一篇笔记中咱们又提到了训练数据集和测试数据集，拆分样本数据的这种作法目的就是经过测试数据集判断模型的好坏，若是咱们发现训练出的模型产生了过拟合的现象，既在训练数据集上预测评分很好，可是在测试数据集上预测评分很差的状况，那可能就须要从新调整超参数训练模型，以此类推，最终找到一个或一组参数使得模型在测试数据集上的预测评分也很好，也就是训练出的模型泛化能力比较好。li

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