图解人工智能(19)机器学习基本流程

讨论一下,在机器学习中,为什么对模型的测试不能在训练数据上进行,而是需要一个独立的测试集?

由于过拟合现象的存在,在训练数据上测试的性能再好,也不能反映在未知数据集上的性能。

另一方面,当一个系统实际部署时,遇到的绝大多数是没有见过的数据,

因此,只有在未知数据(即测试集)上测出的结果才能代表系统在实际运行中的性能。

相关推荐
GuWenyue1 小时前
写Agent还要重复封装工具?一套MCP多服务方案,3个能力让AI自动查地图、读写文件、操控浏览器
人工智能·机器学习·开源
GuWenyue1 小时前
90%AI新手不会调参!LangChain双模型流水线实战,一套代码兼顾严谨+创意
人工智能
光锥智能3 小时前
WAIC亮点|兼具泛化能力与作业效率的极智嘉机器人天团
人工智能·机器人
阳光是sunny3 小时前
LangGraph中的Reducer是什么
前端·人工智能·后端
甲维斯3 小时前
Kimi K3 重构10000行单文件屎山代码!
人工智能
阳光是sunny3 小时前
从链到图:LangGraph 入门基础全解析
前端·人工智能·后端
新知图书3 小时前
11.3 详细实现与核心配置(作业批改智能体开发)
人工智能·agent·ai agent·智能体·扣子
深度研习笔记4 小时前
OpenCV工业视觉实战11|多线程解耦+视频流稳流+推理加速,彻底解决卡顿阻塞,实现毫秒级工业实时检测
人工智能·opencv·计算机视觉
delishcomcn4 小时前
AI视觉识别+分切算法:电化铝缺陷检测与裁切一体化解锁
人工智能·算法
触底反弹4 小时前
深入理解大模型采样:Temperature、Top-K、Top-P 的原理与实战
人工智能·算法·面试