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开发函数计算的正确姿势 —— 爬虫

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机器学习基础:(Python)训练集测试集分割与交叉验证

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章。在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具。我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测。 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两个子集:训练数据和测试数据,并且把模型拟合到训练数据上,以便对测试数据进行预测。当做到这一点时,可能会发生两种情况:模型的过度拟合或欠拟合。我们不希望出现这两种情况,因为这会影响模型的可预测性。我们有可能会使用具有较低准确性或不常用的模型(这意味着你不能泛化对其它数据的预测)。 什么是模型的过度拟合(Overfitting)和欠拟合(Underfitting)? 过度拟合 过度拟合意味着模型训练得“太好”了,并且与训练数据集过于接近了。这通常发

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