机器学习算法思想

机器学习算法思想

现在常用的机器学习的思想区别于传统意义上的统计假设检验思想,统计检验根据参数的显著性来判定模型的拟合优度

我们大概介绍下机器学习的主要思想:

现在比较流行的机器学习算法,基本不看参数的显著性,主要根据最终的准确率或召回率来评价模型的优劣,以逻辑回归为例

机器学习算法思想

机器学习的主要思想就是:

把数据集拆分成训练集和测试集,用训练集来进行建模,测试集进行检验,

最后根据混淆矩阵的总体精准度和召回率来评判模型。