その他令和8年5月12日

データ前処理、モデル訓練および評価に関する技術解説

掲載日

令和8年5月12日

号種

号外

原文ページ

p.35

確認

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令和8年5月12日|p.35|原文を見る

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## 2.1.3 模型训练

在模型训练阶段，使用训练集对模型进行训练。训练过程中，通过反向传播算法更新模型的参数，以最小化损失函数。为了提高模型的泛化能力，采用正则化技术，如L1正则化和L2正则化。此外，还使用了Dropout技术来防止过拟合。

## 2.1.4 模型评估

在模型评估阶段，使用测试集对训练好的模型进行评估。评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数。通过这些指标，可以全面了解模型的性能。此外，还绘制了混淆矩阵，以更直观地展示模型的分类效果。

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