DMP核心流程-回归验证【技术类】-修订笔误重发

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上篇 《样本训练》 介绍了很多常用的分类算法，实操我们中该如何评价不同分类器的质量呢？首先要定义，分类器的准确率，指分类器正确分类的项目占所有被分类项目的比率。通常使用回归测试来评估分类器的准确率，最简单的方法是用构造完成的分类器对训练数据进行分类，然后根据结果给出准确率评估。但这不是一个好方法，因为使用训练数据作为检测数据有可能因为过分拟合而导致结果过于乐观，所以一种更好的方法是在构造初期将训练数据一分为二，用一部分构造分类器，然后用另一部分检测分类器的准确率。所以一般会对原始数据进行分割，分割成训练集和测试集。这样做是为了方便验证在训练集上训练得到的模型，是否能在测试 ………………………………