その他令和8年8月6日

データ预处理、モデル训练及评估方法

掲載日
令和8年8月6日
号種
政府調達
原文ページ
p.56
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データ预处理、モデル训练及评估方法

令和8年8月6日|p.56|原文を見る

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## 2.2.3 模型训练
在模型训练过程中,我们使用了随机梯度下降(SGD)算法来优化模型的参数。具体来说,我们首先初始化模型的参数,然后在训练集上进行多次迭代,每次迭代都使用一个批次的样本来更新模型的参数。在每次迭代中,我们计算损失函数关于模型参数的梯度,并使用该梯度来更新模型的参数。通过这种方式,我们可以逐步减小损失函数的值,从而提高模型的性能。
## 2.2.4 模型评估
在模型评估过程中,我们使用了测试集来评估模型的性能。具体来说,我们将测试集输入到模型中,得到模型的预测结果。然后,我们比较模型的预测结果与真实标签之间的差异,并计算准确率、召回率和F1分数等指标来评估模型的性能。通过这些指标,我们可以了解模型在不同方面的表现,并根据需要进行进一步的优化。
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データ预处理、モデル训练及评估方法 - 第56頁
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