机器学习模型的评估指标

机器学习的参数调整是为了更好的模型拟合度，那么其评估标准是什么，如何调整参数来提升模型的整体效果呢？ 调参的方式总是根据数据的状况而定，所以没有办法一概而论。 通过画学习曲线，或者网格搜索，能够探索到调参边缘（代价可能是训练一次模型要跑三天三夜），“业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已”。但是在现实中，高手调参恐怕还是多依赖于经验，而这些经验，来源于： 1

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