その他令和8年5月15日

データ前処理、モデル訓練および評価に関する手法

掲載日

令和8年5月15日

号種

政府調達

原文ページ

p.24

確認

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令和8年5月15日|p.24|原文を見る

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## 2.2.3 模型训练

在模型训练过程中，使用随机梯度下降（SGD）算法来优化模型的参数。每次迭代中，从训练集中随机抽取一个批次的数据，计算损失函数关于模型参数的梯度，并更新参数。重复这个过程直到模型收敛或达到预设的迭代次数。

## 2.2.4 模型评估

模型训练完成后，使用测试集来评估模型的性能。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和 F1 分数等。通过比较这些指标，可以判断模型是否过拟合或欠拟合，并根据需要调整模型的超参数。

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