机器学习模型评价、模型与算法选择（综述）

文章预览

 Kaggle竞赛宝典  选自 Sebastian Raschka， 来源机器之心，文章摘自DataWhale 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 综述论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要： 模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。本文涵盖了用于模型评估和选择的常见方法，比如留出方法，但是不推荐用于小数据集。不同风格的 bootstrap 技术也被介绍，以评估性 ………………………………