机器学习（二）工作流程与模型调优

上一讲中主要描述了机器学习特征工程的基本流程，其内容在这里：机器学习（一）特征工程的基本流程 本次主要说明如下： 　　1）数据处理：此部分已经在上一节中详细讨论 　　2）特征工程：此部分已经在上一节中详细讨论 　　3）模型选择 　　4）交叉验证 　　5）寻找最佳超参数 首先看下总图： （一）模型选择： 1）交叉验证 交叉验证集做参数/模型选择 测试集只做模型效果评估 2）K折交叉验证： 在Pyth

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