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使用深度学习或随机森林
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我对机器学习非常陌生，我正在尝试建立一个此数据集(UCI心脏病)分类模型。我用随机森林建立了一个简单的模型，得到了80%的精度。这套电视机的大小大约是900。为了获得最好的价值，我应该继续随机森林还是深入学习(如TensorFlow)？
谢谢!
浏览 0提问于2018-11-12得票数 0
我正在使用ESC-50数据集构建一个二进制声音分类器。我选了一门课，“狗叫”是正面的，其余的49个班是否定的。由于数据集不平衡，我遇到了许多培训问题。我试着建立一个模型，但没有得到超过0.3的F1得分。
我使用mfcc和fft作为特征。我尝试过用LR和SVM进行训练，但没有成功。不能使用深度学习模型，因为它是一个实时系统，不能有太多的延迟。
我如何处理这个问题？
浏览 0提问于2018-03-08得票数 1
到目前为止，在计算机视觉或自然语言处理方面有许多有趣的应用。
在其他更传统的领域呢？例如，我有传统的社会人口学变量，再加上大量的实验室测量，我想预测某种疾病。如果我有大量的观察，这会不会是一个深入的学习应用？我如何在这里建立一个网络，我认为所有的花哨层(卷积等)不是真的有必要吗！就让它深一点？
在我的具体数据集上，我尝试了一些常见的机器学习算法，如随机森林算法、gbm算法等，在准确性方面的结果参差不齐。我在图像识别方面的深层次学习经验有限。
浏览 0提问于2017-03-08得票数 12
我目前正在努力学习深度学习。我问自己，在回归方面，深度学习在哪些方面优于支持向量机和随机森林？
你有什么回归数据，深度学习优于支持向量机和随机森林吗？
我提出这个问题的主要目的，是看看哪种数据集的深度学习优于支持向量机和随机森林。因为我不知道这些数据集是什么类型的，所以我不想在询问这些数据集时限制太大。
更新:从tom给出的答案中，我可以清楚地看到我正在寻找什么样的数据集。因此，更具体地说:如果您知道在不同粒度级别上具有空间/时间结构的数据集，例如，在这个数据集上，卷积深网络的性能优于SVM和随机森林数据集，那么请共享这个数据集或链接到它。
不知道为什么这个问题仍然被标记为“暂停”，因为我更新
浏览 0提问于2017-11-22得票数 1
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我希望实现机器学习的问题，这些问题是建立在一个小的数据集相关的审批费用在一个特定的供应链领域。通常标记的数据不可用。
我希望在一个数据集中构建模型，然后使用在类似的上下文中开发的模型--其中的特性集是，但不是完全相同的。人们的期望是，这将为建议提供起点，并在新的背景下收集有标签的数据。
我明白这是转移学习的本质。我在这个领域中读到的大多数例子都谈到了图像数据集--任何关于如何使用基于标准树的分类算法在小数据集中加以利用的指导。
浏览 9提问于2020-03-07得票数 1
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的深入学习AMIs使建立深入学习模型(特别是对于使用GPU实例)变得很容易，请参阅：。
对于Google，许多博客文章/教程展示了如何通过手动安装所有必需的libaries ()来建立一个深入学习的实例。然而，这并不能提供AMI的“一键解决方案”所提供的便利。
我很好奇是否有像亚马逊的谷歌计算引擎的AMIs这样的功能(特别是有些功能使得用GPU实例建立深度学习实例变得轻而易举)？
浏览 1提问于2018-01-25得票数 0
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提出文本主题分类的深度学习模式
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我有一个由两列文本topic_labels组成的数据集。Topic_labels分为6类:植物、动物、鸟类、昆虫等。
我想建立基于深度学习的模型，以便能够对topic_labels进行分类。到目前为止，我已经实现了supervisedSVM，Logistic和非监督的主题-LDA，指导-LDA方法，以传统的方式应用Word2Vec和TF-以色列国防军，但我想对文本数据实施最先进的深度学习分类技术？
为文本主题分类推荐最佳的深度学习模式
浏览 9提问于2022-02-01得票数 -1
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我目前正在开发一个应用程序，它可以让心理学家管理他们的时间表和预算。作为概念证明，我想创建一个智能预约服务。可能有3种情况：
I know the client, I need to guess the day and time for his next appointment
I know the day, I need to guess which client and at what time
I know nothing, I need to guess which client, which day and what time
我目前正在学习深度学习算法，只是为了获得一点理论知识，但
浏览 3提问于2017-11-01得票数 0
在教程中，数据集被分成三个不同的集合：(1) data_sets.train、(2) data_sets.validation和(3) data_sets.test。然而，在训练循环中，只使用data_sets.train进行训练。
# Start the training loop.
for step in xrange(FLAGS.max_steps):
start_time = time.time()
# Fill a feed dictionary with the actual set of images and labels
# for this particular
浏览 0提问于2017-01-27得票数 3
最近，我开始学习更多关于监督单目深度估计的知识。我用了NYU-V2数据集。由于数据集的结构非常清晰，因此设计火炬装载机并对数据进行预处理是很容易的。但是在Kitti数据集的例子中，它是非常令人困惑的。是否可以使用Kitti进行有监督的单目深度估计？我在这里找到了一个火炬装载机：，但是，我不知道如何使用它进行深度估计。文件夹的结构很不一样！我的计划是用监督的单深度方法训练一个简单的CNN。
浏览 14提问于2022-05-30得票数 1
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如何设计自动编码器体系结构
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我想构建一个自动编码器(CNN)来学习我的数据的表示。
我从来没有建立过这样一个网络，我在监督学习(分类)方面有一些经验。
我想知道，对自动编码器来说，训练分类器的一些良好做法是否也是正确的：
参考架构是否像ResNet/Inception之类的？如果没有，我应该手动设计层吗？
转换学习/微调是否适用于自动编码器(还是从零开始训练更好)？
浏览 0提问于2018-09-10得票数 5
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我目前正在做一个关于语义分割的小组项目，需要用自己的数据集来训练模型。问题是数据集在任何预先训练的模型中都是不可用的，因为目标是检测运动鞋的每一部分(例如。花边，外底，前贴，标志等)。我们的团队成员中没有一个从未学习过深度学习，而是学习过计算机科学。还有一个关于面具的问题-RCNN。预训练模型的权重的确切含义是什么？它是根据DL模型计算的权重吗？
浏览 0提问于2019-08-14得票数 0
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我在蟒蛇身上建立了自己的神经网络。我正在跟踪每一次运行的性能。当我的性能结果不一致时，我可以调查哪些事情？当我将我的网络结果与我的预期结果进行比较时(在交叉验证期间)，我可以得到从0.46到0.51的所有数据，从0.56到0.56，以及介于两者之间的各种数字。
这是不良数据的征兆吗？训练时间不够吗？需要不同的学习速度吗？
浏览 0提问于2016-08-09得票数 0
自从TensorFlow发布以来，我一直对它感兴趣。我是一名应用金融计量经济学专家，研究海量数据集。我想知道我是否可以在TensorFlow的基础上建立计量经济学模型。这是可行的吗？优点和缺点是什么？
我对构建并行和分布式解决方案特别感兴趣。我非常热衷于从机器学习社区中学习有关大规模运行模型的知识。我非常感谢您的投入和想法！谢谢。
浏览 6提问于2016-06-05得票数 2
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我想用Yolo建立一个数据库，这是我第一次与深度学习一起工作。
我如何为Yolo建立一个数据库并对其进行培训？
如何获得分类的权重？
对于刚开始深造的人来说，这是不是太难了？
浏览 12提问于2019-10-28得票数 3
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在Francois Chollet (2018)的“与Python一起深入学习”一书中，我们可以在1.2.4节中找到：
决策树从数据中学到的知识在21世纪初开始受到广泛的研究兴趣，到了2010年，它们往往比内核方法更受青睐。..。特别是，随机森林算法引入了一种鲁棒的、实用的决策树学习方法，它涉及到建立大量的专门决策树，然后对它们的输出进行集成。随机森林适用于各种各样的问题--你可以说，它们几乎总是任何浅层机器学习任务的第二好算法。当广受欢迎的机器学习竞赛网站Kaggle (http://kaggle.com)于2010年启动时，随机森林很快就成了平台上的宠儿--直到2014年梯度助推机取代了它
浏览 0提问于2019-09-21得票数 2
我有一个数据集，其中包括全国学生的社会经济指标以及他们的成绩。更具体地说，这个数据集有36个变量，大约3000万学生作为预测因子，然后学生的成绩作为反应。
我的目标是能够预测一个学生是否会失败。就成绩而言，在全国排名最低的2%)。我理解使用不平衡数据集(98%：2%)的分类会带来偏见。在一些研究的基础上，我计划通过增加少数民族阶级不正确分类的成本来解释这一点。
请有人确认一下，这是正确的方法(而且没有更好的方法，我想是这样的)？而且，考虑到这个数据集的性质，有人能帮我选择一个机器学习算法来完成这个任务吗？
我正在Google上使用TensorFlow 2.0。我用熊猫把所有的数据一起编译成一个
浏览 0提问于2020-05-25得票数 2
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我是机器学习的初学者。由于机器学习是一个广泛的领域，我想把我的重点放在临床数据。
当我在医疗保健领域寻找机器学习样本时，大多数的例子都与解释医学图像有关，比如视网膜图像识别视网膜病变。在ML中建立的临床关系是什么？
浏览 0提问于2019-03-08得票数 2
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我一直致力于图像分类的深入学习模型(CNN与角化和tensorflow作为后端)，如AlexNet和ResNet。我学到了很多关于整个数据集的知识，学习，测试过程。
我现在转向目标检测，并做了很多研究。我遇到了R，快速R，更快的R，Mask和不同版本的YOLO网络。我注意到这些对象检测网络需要dataset注释，而不是前者只需要将裁剪的图像存储在相应的文件中。是否有任何方法可以完成对象检测而不需要注释数据集？
浏览 0提问于2019-06-12得票数 0
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我是数据科学，机器学习和任何与数据科学相关的新手，但我想尝试一下。不幸的是，googling使它变得乏味和复杂，所以我希望任何愿意与我分享并启发我的人都能回答我。非常感谢。
浏览 0提问于2019-06-11得票数 -1
显然，深度学习方法并没有在表格数据问题[1，2]上取得最先进的结果。这一索赔似乎也为Kagglers所知。SOTA方法看起来像是梯度提升决策树。
对于为什么会发生这种情况，有什么直觉吗？有关于这个主题的相关文献吗？
神经网络是否有更强的IID假设来抑制表格数据中的学习？
文学：
深层神经网络与表格数据：https://arxiv.org/abs/2110.01889综述
我们真的需要时间序列预测的深度学习模型吗？https://arxiv.org/abs/2110.01889
浏览 0提问于2022-05-15得票数 3
1回答
我现在正在学习线性回归。我使用R在一组火车模型上建立线性模型，并尝试根据测试数据预测()数据。
我的问题是:我理解如何收集列车数据。但测试数据是怎么回事？它是怎么收集起来的？是建立测试数据，还是收集测试数据，还是预测测试数据？
PS:我是用自学的方法学习数据科学的，所以我的知识缺乏结构。我可能在一个地方知道一些事情，而在另一个地方却缺乏知识。请原谅并指导。谢谢。:)
浏览 0提问于2015-06-28得票数 0
我建立了一个机器学习模型来检测访问服务器或网络的用户是否是恶意的。我想通过在网络安全培训或验证数据上使用该模型来验证该模型。
机器学习模型是一种通过检测数据中的异常来工作的聚类模型。我希望找到记录不同类型用户访问服务器或网络的数据。如果是这样的话，主题专家可以更仔细地查看标记为异常的集群，以验证它们是否由攻击组成。
由于机器学习模型是一种聚类模型，因此不需要训练数据。相反，在dataset中建立正常行为并假定为非恶意行为，并且假设异常数据可能包含恶意攻击。
由于机器学习模型不会检测特定类型的攻击，而是会对不同类型的异常进行聚类，所以提供何种类型的数据(netflow、pcap、服务器日志等)并
浏览 0提问于2017-07-20得票数 -1
2回答
所以我一直在阅读使用TensorFlow和Keras的机器学习，我尝试使用一些自定义图像建立一个数据集，并尝试学习脚本来识别文本，同时过滤掉噪声，但问题是噪声颜色是相同的，文本颜色会导致过滤掉所有的东西。
我不是要被调羹，我只是想要指向解决/训练脚本来解决图像上文本的最佳方法的指针。
我要找的是让脚本在屏幕上读取，并计算隐藏在图像中的单词，并在命令行中打印结果。
没有示例代码，因为以前的一切都是失败的，而不是我所寻找的.。
浏览 6提问于2019-12-24得票数 3
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我知道CNN和其他深度学习方法的算法复杂度不能完全用简单的术语来表达，比如大的哦复杂度。也就是说，如何将CNN的效率/复杂性与标准机器学习方法(例如决策树、LDAs、朴素贝叶斯等)进行比较？深度学习方法是昂贵的，但我们如何知道它们相对昂贵呢？
浏览 0提问于2017-07-11得票数 1
1回答
如何启动机器学习模型？
、、、、
首先，谢谢你花时间阅读我的问题。我用一个数据集(著名的癌症数据集)建立了一个机器学习模型，我想知道如何预测新变量的结果。我认为我必须不断地训练数据(经常)在我的预测中有更多的可理解的数据，但是对于预测新的数据，就像将测试数据(y变量)更改为新的数据一样简单吗？非常感谢您抽出时间来，任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2019-02-20得票数 0
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如何提高生物数据集的准确性？
、、、、
我有一个生物不平衡数据集，我已经应用了深入学习，支持向量机(所有的核心函数)和人工神经网络的多类分类(大小:139个样本，5个属性)在python。不幸的是，准确度不超过55%。怎样做才能提高准确度？如果数据集不能超过这种平均精度，那么解决方案是什么？
浏览 0提问于2017-08-01得票数 1
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我对机器学习算法很陌生。我正在学习回归，分类，聚类，序列建模，在线算法等基本算法.互联网上的所有文章都说明了如何对特定数据使用这些算法。没有关于在生产环境中部署这些算法的文章。所以我的问题是
1) 如何在生产环境中部署机器学习算法？
2)机器学习教程中的典型方法是利用一些训练数据建立模型，并将其用于测试数据。但是，在生产环境中使用这种模型是否明智呢？输入的数据可能会不断变化，因此模型将无效。模型刷新周期的持续时间应该是多少以适应这样的更改？
浏览 8提问于2014-12-09得票数 5
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一般情况下，机器学习模型是建立在数据集上的。我想知道是否有任何方法来生成合成数据集使用这种经过训练的机器学习模型，保持原始数据集的特点？
原始数据->建立机器学习模型->使用ml模型生成合成数据.！
有可能吗？如果可能的话，请告诉我相关的资料。
浏览 0提问于2015-04-01得票数 22
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1回答
早上好。我正在尝试建立机器学习项目，这将识别无人机着陆的地方(楼梯到家或门垫) 我需要一个相似图像的数据集，但我不知道如何处理它们。
浏览 19提问于2020-02-01得票数 0
下面是一个在prolog数据库中建立基本事实的简单程序。
% main meal
homemade(pizza).
homemade(soup).
% dessert
ripe(apple).
ripe(orange).
% meal is homemade dish and ripe fruit
meal(Main, Fruit) :- homemade(Main), !, ripe(Fruit).
对于一顿饭的定义，除了实验和学习切肉之外，没有别的原因使用切碎的!。
下面的常规查询生成两个解决方案。
?- meal(M,F).
F = apple,
M = pizza
F = or
浏览 2提问于2022-11-07得票数 0
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随着机器学习(其各种形式)在科学中变得越来越普遍，建立逻辑和系统的方法来解释机器学习结果变得非常重要。虽然现代ML技术已经表明自己能够与更“经典”的技术竞争，甚至超过了它们的准确性，但在任何数据分析中得到的数值结果都只是故事的一半。
有建立和良好的形式化(数学上)的方法来评估结果中的不确定性，通过经典方法。如何评估机器学习结果中的不确定性？例如，在类似于经典回归分析的情况下，估计拟合参数的不确定性(至少在理论上是如此)是相对直接的。我可以做一些测量，把它们拟合成某种方程，估计一些物理参数，例如用高斯误差近似的规则来估计它的不确定性。如何确定某些机器学习算法所估计的同一参数的不确定性？
我认识到
浏览 0提问于2022-06-10得票数 3
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我必须将我的web应用从Twitter获取的消息存储到本地数据库中。存储消息的目的是我需要按层次顺序显示这些消息，即用户通过我的应用程序输入的某些消息(即状态更新)是其他消息的子节点(我必须将它们显示为父消息的子列表项)。我应该使用哪个数据模型?邻接列表模型还是嵌套集合模型？我必须管理四种类型的消息&每个类别中的消息可以有两个子节点。这里的另一个问题是，在这两种情况下，我看到(意识到)输入都是手动控制的，即如何在邻接模型中引用父节点或在嵌套列表中给出右、左引用。我的应用从twitter获取消息数据，如下所示：
foreach ($xml4->entry as $status4)
浏览 3提问于2010-11-19得票数 0
回答已采纳
1回答
机器学习查询
、、、
如果我错了，请纠正我。“训练集用于计算机器学习模型的参数，验证数据用于计算同一模型的超参数(我们使用相同的权重，不同的超参数)，测试集用于评估我们的模型”。如果是真的，有人能更详细地解释一下整个过程吗？蒂娅。
浏览 26提问于2018-06-07得票数 -4
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2回答
我是一个在业余时间学习数据科学的高中生.我得到了一个能够解决xor问题的神经网络。我的神经网络使用sigmoid作为隐层和输出层的激活函数。它也只有一个隐藏层。我想知道用我的神经网络可以解决的最简单的问题是什么。我想要一个数据库，其中有一个概率输出或类似的东西，因为我在把乙状结肠输出转换成正常值时遇到了问题。我看过UCI机器学习库，但没有发现什么女巫吸引了我的眼球。如能提供任何帮助，我将不胜感激！)
浏览 0提问于2018-08-25得票数 1
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1回答
深入学习似乎是人工智能/机器学习中新的酷事物，它在许多领域运作良好，但我想知道--深入学习不是最佳方法的具体应用领域是什么?原因是什么？
有没有做过一些评估？
有什么特别的问题吗？
如果是这样的话--在解决这一任务方面，有什么解决方案是最优的？
浏览 0提问于2016-07-18得票数 1
3回答
尺度神经网络
、、、、
当使用神经网络(TensorFlow:深度神经回归)时，当将训练数据从样本增加到整个数据(例如10倍大的数据集)时，您应该对模型体系结构(更深/更宽)、学习速度和一般的超参数进行哪些更改？
在这些变化中，有多少尝试和错误涉及到启发式逻辑？
浏览 0提问于2019-03-21得票数 6
1回答
我正在使用TFF构建一个联邦学习模型，我有一些问题：
我正在准备数据集，我有不同的数据文件，具有相同的特性和不同的样本。我认为这些文件中的每一个都是一个客户端。我怎样才能在TFF中维护这个呢？
数据是不平衡的，也就是说，数据的大小在每个文件中都是不同的。这会影响建模过程吗？
数据的大小有点小，一个文件(客户端)有300个记录，另一个文件有1500个记录，是否适合建立联邦学习模型？
提前感谢
浏览 7提问于2022-02-18得票数 3
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你们认为未来机器学习和数据科学最重要的领域是什么？你认为那些公司将来会专注于ML的业务？
为了给这个问题提供一些背景，我作为一个在概念层面对ML非常感兴趣的人来问这个问题，但是除了一些在线课程之外，我对这个问题没有真正的经验。我的意图是学习必要的数学，编码等，因为我是一个很有创业精神的人，最终找到了我自己的ML公司。我发现这个领域是广阔的，因此我觉得最大的挑战之一就是选择一个特定的领域(我想这里的方法会更好)来集中精力和建立专门知识。
浏览 0提问于2016-08-09得票数 3
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我建立了一些基于LSTM的网络。我调整了参数。结果如图所示，并不令人印象深刻。
如何理解什么是坏的？数据集是坏的还是网络构建不好？
浏览 3提问于2021-12-10得票数 -1
我是一个深造的学生。在学习了一些理论之后，我计划建立一个面部图像处理模型。无论如何，我正在寻找一个免费的面部数据集，这是很好的使用。我找到了中大学生影像资料及渡轮数据集。我在这个问题上找到了完全相同的问题，但这个问题似乎太老了(5年前)。所以我要更新这个问题。
你们有什么值得推荐的面部数据免费使用吗？(预先多谢！)
浏览 0提问于2018-06-07得票数 1
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我刚进入机器学习领域，才刚刚开始掌握它的诀窍。我想知道如何从大量的图像到机器学习数据集。我也不太清楚如何为我的数据存储标签？csv格式？
浏览 0提问于2019-08-20得票数 0
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1回答
使用Pickle文件预测数据
、、、、
我有预先建立机器学习模型(保存为泡菜文件)来预测分类。
我的问题是，当我使用新的数据集来预测使用Pickle文件，我需要做所有的预处理步骤(如转换和编码)到新的测试数据集，或者我可以使用原始数据集。
浏览 2提问于2022-06-21得票数 0
2回答
更新数据的神经网络训练
、、、
我有一个神经网络，它经过了一些数据集的训练。假设dataset最初有10k个数据点，现在又添加了100个数据点。有没有办法让我的神经网络在不需要从头开始训练的情况下学习整个(更新)数据集？此外，灾难性干扰是否适用于此？当NN试图学习“新信息”时，我知道灾难性干扰是适用的，但我不确定“更新(由于插入)信息”是否算作“新信息”。
浏览 11提问于2019-11-29得票数 1
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我已经使用alexNet训练了一个深度学习模型来对汽车模型进行分类。这些数据是从网上收集的，包括谷歌图片，flicker，..等。
该模型在一个单独的测试集上进行了测试，该测试集来自网络“许多来自flicker”，它工作得很好。然而，我已经建立了一个简单的android应用程序，它拍摄了一张‘风景模式’的照片，并将其发送到服务器以识别汽车。在移动图像上的性能非常差。我已经用在imageNet上训练的alexNet模型测试了这些图像，但该模型没有正确回答这些图像。
我想知道，在应用移动图像时，我是否遗漏了任何想法。
谢谢。
浏览 1提问于2017-01-18得票数 0
1回答
我正在研究一种基于磁强计的室内定位。
我有9个独立的时间序列数据集传感器读数从坐标00，01，02，10，11等，直到22。基本上，我是使用我自己的坐标系统和收集的数据。坐标系统如下所示：
0,0 | 0,1 | 0,2
1,0 | 1,1 | 1,2
2,0 | 2,1 | 2,2
数据集有列timestamp、X、Y、Z和Magnitude。下面是我的所有数据集的样子：
📷
编辑:我在一个位置收集了传感器读取数据，比如0,0，0，然后将文件保存为(coor00.csv)，然后在另一个位置，比如0,1，并将文件保存为(coor01.csv)等等。
我要预测的是坐标。我想建立一个简单的分类
浏览 0提问于2020-07-29得票数 2
1回答
预测多个区域的多种产品的消费量
、、、、
遇到了一个非常有趣的真实世界时间序列预测问题。
请您帮助我理解解决以下时间序列问题的正确途径：
输入数据样本：
📷
我们希望在未来6个月内，按类型预测每个地点的产品消费量。
📷
我尝试通过建立一个简单的ARIMA模型来获得月值，然后乘以按产品、类型等计算的消耗因子。
但是这个问题还能用其他的时间序列技术来解决吗？我们能用SARIMAX吗？如果是，那么我们如何处理外生回归者是范畴变量？
在数据方面很少观察到：
一个国家可能在2017年消费的茶叶现在已经被Tea2 (茶类2)取代，那么时间序列如何保持数据的连续性呢？
任何线索和解决方案都将受到高度赞赏。
浏览 0提问于2019-10-09得票数 1
1回答
我怀疑H2O的数据分区函数和插入符号的数据分区函数可能都泄露了数据。我之所以怀疑这一点，是因为我在使用H2O的h2o.splitFrame函数或插入符号的createDataPartition函数时得到了两个完全不同的结果--当我自己手动划分数据时：
在我的数据与时间序列数据，3000-4000个数据点，使用10倍的简历，我获得了非常可接受的结果在所有的数据集:培训，验证，交叉验证，和测试集时，使用插入符号的xgboost或h2o。然而，只有使用插入符号的createDataPartition函数和H2O的h2o.splitFrame函数时，这些高R2/低RMSE (很好)结果才会出现。
另一
浏览 1提问于2017-04-18得票数 1
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1回答
我有‘练习’数据集，我可以分成训练，验证和测试集，我将玩数据，以建立一个机器学习模型。但在实际情况下，我将得到一个非常小的数据集，我将分为培训和验证集。没有足够的观察来建立一个单独的测试集。那么，如何根据实际数据来估计模型的“公平”性能呢？
我唯一的想法是找出验证集上的性能与实际数据上的测试集(一条回归线等)之间的关系，然后将公式应用于实际数据的验证集上的性能，以便在实际数据的测试集中(实际上不存在)找到它。
还有什么好主意吗？
浏览 0提问于2018-01-31得票数 1
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