过拟合和欠拟合：机器学习模型中的两个重要概念
🍋引言在机器学习模型中，过拟合和欠拟合是两种常见的问题。它们在模型训练和预测过程中扮演着重要的角色。了解过拟合和欠拟合的概念、影响、解决方法以及研究现状和趋势，对于提高机器学习模型性能和实用性具有重要意义。🍋过拟合和欠拟合的概念过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现优良，但在测试数据上表现较差的...
简述机器学习模型性能度量中Precision、Recall、BEP、F1、ROC和AUC等概念的联系和区别
简述机器学习模型性能度量中Precision、Recall、BEP、F1、ROC和AUC等概念的联系和区别。答：一个二分类问题的混淆矩阵如下所示：Precision:译为查准率或精确率，一般缩写为P。它是针对模型的预测结果而言的，表示的是预测为正的样例中有多少是真正的正样例，公式表示为：Recall...
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