默认值未存储在模型中

是指在机器学习模型中，模型的默认参数值并不存储在模型本身中，而是在训练和预测过程中由开发人员或用户指定。

在机器学习中，模型的参数是指用于控制模型行为和性能的数值。这些参数可以影响模型的预测结果和准确性。在训练过程中，模型通过学习数据集中的样本来调整参数，以使模型能够更好地拟合数据。然而，模型的默认参数值通常是由开发人员或用户根据经验和需求设定的。

默认值未存储在模型中的优势在于灵活性和可定制性。通过将默认参数值与模型分离，开发人员和用户可以根据具体任务和需求灵活地调整模型的行为。这样可以更好地满足不同场景下的需求，并且可以根据实际情况进行快速迭代和调整。

应用场景：

1. 超参数调优：在模型训练过程中，可以通过调整模型的默认参数值来进行超参数调优，以提高模型的性能和准确性。
2. 个性化定制：根据不同用户的需求，可以通过设定不同的默认参数值来实现个性化定制，以满足用户特定的需求。
3. 快速迭代：由于默认参数值未存储在模型中，可以快速修改和调整参数，进行快速迭代和实验，以找到最佳的模型配置。

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