在将数据集分成训练集和测试集之前对其进行混洗的目的是什么?
周一,07 2023月
by EITCA学院
在将数据集分成训练集和测试集之前对其进行洗牌在机器学习领域具有至关重要的目的,特别是在应用自己的 K 最近邻算法时。 此过程确保数据是随机的,这对于实现公正且可靠的模型性能评估至关重要。 洗牌的主要原因
评估数据在衡量机器学习模型性能方面的作用是什么?
周三,02 2023月
by EITCA学院
评估数据在衡量机器学习模型的性能方面起着至关重要的作用。 它提供了有关模型执行情况的宝贵见解,并有助于评估其解决给定问题的有效性。 在谷歌云机器学习和谷歌机器学习工具的背景下,评估数据充当