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科研人员注意!机器学习的调参很重要 | 超参数 | 随机森林 | 逻辑回归 | 决策树 | 网格 | 随机 | 贝叶斯 | 算法 | 模型 | 知网
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大家现在看到的是某篇医学论文中对于算法性能效果的评估,不知道大家有没有发现这其中存在什么问题?近年来很多行业学科都在积极拥抱机器学习,市面上也出现了一些低代码平台,可以帮助大家不用写代码就跑出模型的分数,但是很多时候大家都忽略了一个算法本身其实是有参数的,而模型其实是给定算法和给定参数训练在数据集上的结果,而同样的算法在不同参数下可能会有明显的效果差距,这个视频就来给大家看看这个影响有多大。如果你觉得这个视频对你有帮助的话欢迎一键三连,这对我真的很重要。
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