数据挖掘竞赛黑科技——对抗验证（Adversarial validation）

通常情况下，我们一般都会使用交叉验证来作为评估模型的标准，来选择我们最后的模型。但是在一些数据挖掘竞赛中，数据集一般分为训练集合测试集，国内比赛可能根据比赛阶段划分多个测试集，由于数据集采样和分布的原因导致训练集和线上测试集可能存在分布不一致的情况，这时候CV无法准确的评估模型在测试集上的效果，导致线上线下不统一，分数上不去。而缓解这一问题的黑科技，就是对抗验证Adversarial valida

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