在 Coursera 的机器学习课程中，模型训练与评估是至关重要的环节。以下是一些关于模型训练与评估的基础知识和技巧。
训练与评估的重要性
- 提高模型性能：通过训练和评估，我们可以调整模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。
- 避免过拟合：评估可以帮助我们识别模型是否过度拟合训练数据，从而采取措施防止过拟合。
常见的评估指标
- 准确率：模型正确预测的样本数与总样本数的比例。
- 召回率：模型正确预测的阳性样本数与实际阳性样本数的比例。
- F1 分数：准确率和召回率的调和平均数。
模型训练步骤
- 数据预处理：清洗、转换和归一化数据。
- 选择模型：根据问题选择合适的模型。
- 训练模型：使用训练数据训练模型。
- 评估模型：使用验证数据评估模型性能。
- 调整模型参数：根据评估结果调整模型参数。
- 重复步骤 3-5，直到满足要求。
实践案例
为了更好地理解模型训练与评估，您可以访问以下链接，查看一个关于模型训练与评估的实践案例：
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机器学习模型
模型评估指标