その他令和8年5月21日

機械学習モデルのデータ预处理、訓練及評価手法

掲載日

令和8年5月21日

号種

号外

原文ページ

p.169

確認

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令和8年5月21日|p.169|原文を見る

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### 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 (early stopping) 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 分数等指标, 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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