模型选择核心步骤
数据划分
将数据集分为训练集、验证集和测试集，常用比例为 70%/15%/15%。超参数调优
通过网格搜索(Grid Search)或随机搜索(Random Search)优化模型参数。交叉验证
采用K折交叉验证(K-Fold Cross Validation)提高模型评估稳定性。
实践工具推荐
- Scikit-learn：内置
GridSearchCV和cross_val_score实现高效调优
查看官方文档 - AutoML：通过自动机器学习工具简化选择过程
常见误区警示 ⚠️
- 避免在训练集上过度拟合
- 验证集不能用于最终模型选择
- 测试集仅用于最终性能评估
延伸学习：模型评估指标详解 ✅