模型选择基础指南 📚

模型选择是机器学习流程中至关重要的环节，通过科学的策略可显著提升预测性能。以下是核心要点：

1. 数据划分原则

- **训练集**：用于训练模型（占70-80%） - **验证集**：调参时使用（占10-15%） - **测试集**：最终评估模型（占10-20%） - 使用`split_data()`函数实现随机划分

2. 交叉验证方法

- K折交叉验证（K=5/10常见） - �leaving-one-out验证 - 时间序列交叉验证（适用于时序数据）

3. 评估指标选择

任务类型	常用指标	说明
分类任务	准确率/精确率/召回率	适用于平衡数据集
回归任务	均方误差(MSE)/R²	评估预测精度
检测任务	mAP	平均精度均值

4. 防止过拟合策略

- 使用正则化技术（L1/L2） - 添加Dropout层（神经网络） - 早停法（Early Stopping） - 通过`model_selection.GridSearchCV`实现参数优化

5. 模型选择工具

🔗 查看模型评估详细指南

• 网格搜索：GridSearchCV
• 随机搜索：RandomizedSearchCV
• 逐层递进法：learning_curve()
• 使用cross_val_score进行快速验证

📌 提示：在模型调参技巧文档中可找到更多实践建议