機器學習中需要使用模型，優(yōu)化，評價，其中評價指標也是用來優(yōu)化的一環(huán)，這里總結(jié)一下常用的評估指標，主要分為分類和回歸，其中分類指的是二分類，多分類可在此基礎上拓展。 分類問題 ...
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機器學習中的評估指標 -
如何處理欠擬合、過擬合？
在我們機器學習和深度學習的訓練過程中，經(jīng)常會出現(xiàn)過擬合和欠擬合的現(xiàn)象。訓練一開始，模型通常會欠擬合，所以會對模型進行優(yōu)化，然而等到訓練到一定程度的時候，就需要解決過擬合的問題...