模型的选择、评估和优化-下

模型评估 上文叙述了当机器学习模型已经训练完成之后，我们该如何评估模型的好坏。 但是一般而言，机器学习模型的训练时间较长，在训练过程中，我们怎么样判断模型训练的状态和优劣呢？ 之前说过，训练过程中的最容易出现的问题就是过拟合和欠拟合，下面介绍判断拟合状态的方法。 之前介绍过方差、偏差的概念以及他们的意义，在训练过程中，我们会得到训练集和测试集的总误差，通过这两个参数，我们可以判断出算法的拟合状态。

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