周志华机器学习--模型评估与选择 📚🔍

在机器学习领域，选择合适的模型至关重要。周志华教授在其著作中详细讨论了模型评估与选择的重要性。模型评估不仅是对模型性能的检验，更是对未来数据预测能力的预估。在某些情况下，模型学习到了训练数据中的噪声而非本质特征，这被称为过拟合现象。过拟合会导致模型在新数据上的表现不佳，因此我们需要采取措施来避免这种情况的发生。常用的解决方法包括增加更多的训练数据、使用正则化技术以及交叉验证等。通过这些方法，我们可以提高模型的泛化能力，确保其在实际应用中能够表现出色。不断优化和调整模型是提升机器学习项目成功率的关键步骤。💪📈

机器学习 模型评估 过拟合