在將數據集分成訓練集和測試集之前對其進行混洗的目的是什麼?
週一,07 2023月
by EITCA學院
在將數據集分成訓練集和測試集之前對其進行洗牌在機器學習領域具有至關重要的目的,特別是在應用自己的 K 最近鄰算法時。 此過程確保數據是隨機的,這對於實現公正且可靠的模型性能評估至關重要。 洗牌的主要原因
評估數據在衡量機器學習模型性能方面的作用是什麼?
週三02 2023八月
by EITCA學院
評估數據在衡量機器學習模型的性能方面起著至關重要的作用。 它提供了有關模型執行情況的寶貴見解,並有助於評估其解決給定問題的有效性。 在谷歌云機器學習和谷歌機器學習工具的背景下,評估數據充當