机器学习中如何评价模型的好坏

机器学习中如何评价模型的好坏 Week 2 主要学习机器学习中的基础知识 Targets for this week： 数据拆分：训练数据集&测试数据集 评价分类结果：精准度、混淆矩阵、精准率、召回率、F1 Score、ROC曲线等 评价回归结果：MSE、RMSE、MAE、R Squared Let’ s go ! 数据拆分 在机器学习中，通常将所有的数据划分为三份：训练数据集、验证数据集和测试数

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