その他令和8年1月8日

データ前処理、モデル訓練および評価に関する記述

掲載日

令和8年1月8日

号種

号外

原文ページ

p.33

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令和8年1月8日|p.33

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官

在训练模型之前，需要对数据进行预处理。首先，将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练，测试集用于评估模型的性能。然后，对训练集中的每个样本进行归一化处理，使得每个特征的均值为 0，方差为 1。最后，将处理后的数据输入到模型中进行训练。

## 2.2.3 模型训练

在模型训练阶段，使用训练集对模型进行训练。首先，初始化模型的参数，然后使用梯度下降算法更新模型的参数，使得模型在训练集上的损失函数最小化。在训练过程中，可以使用早停法来防止过拟合，即当验证集上的损失函数不再下降时，停止训练。

## 2.2.4 模型评估

在模型评估阶段，使用测试集对模型进行评估。首先，将测试集输入到模型中，得到模型的预测结果。然后，计算模型在测试集上的准确率、召回率、F1 值等指标，以评估模型的性能。如果模型的性能不满足要求，可以调整模型的超参数，重新训练模型。

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