一個癌癥研究小組計劃使用一個資料集來訓練一個分類器,來幫助醫生在他們的臨床實踐中檢測病人是否正在患有癌癥疾病。 醫院實習生被要求在受過訓練的模型中選擇性能最好的模型(許多型別的分類器已經被訓練過,比如 KNN、SVM、神經網路等)。 實習生使用70%的資料作為訓練集,另20%作為驗證集,最后10%作為測驗集。 實習生訓練了10種不同的模型,并用測驗集記錄了精度。 實習生的最佳性能模型達到90%的精度。 實習生得出結論,這種模式是最好的。 這個觀點是正確的嗎?
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標籤:人工智能技術
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