課程
/后端開發
/Python
/人工智能入門:Python實現機器學習
分離后模型數據的準確率為什么每次運行都不同
2019-11-14
源自:人工智能入門:Python實現機器學習 2-4
正在回答
準確率不同的原因通常有:
1、數據分離后,數據被隨機打亂,因此訓練數據和預測數據都可能會有變化,肯定會影響模型及其表現;
2、不同的算法,迭代一樣的次數,模型更新的權重會有差異,也就是說模型不完全一樣
舉報
使用python手把手教你編程實現機器學習
1 回答為什么我分離后的模型,添加新數據后的準確率更高了?
1 回答訓練值準確率怎么是1
1 回答訓練集和測試集分離后準確率上升
2 回答python模型評估方法
1 回答在2-4的課程中自帶函數分離訓練數據集和測試數據集的劃分標準是什么呢?原數據集中的哪些樣本數據會劃分到訓練數據集、哪些樣本數據會劃分到測試數據集呢?
Copyright ? 2025 imooc.com All Rights Reserved | 京ICP備12003892號-11 京公網安備11010802030151號
購課補貼聯系客服咨詢優惠詳情
慕課網APP您的移動學習伙伴
掃描二維碼關注慕課網微信公眾號
2019-11-18
準確率不同的原因通常有:
1、數據分離后,數據被隨機打亂,因此訓練數據和預測數據都可能會有變化,肯定會影響模型及其表現;
2、不同的算法,迭代一樣的次數,模型更新的權重會有差異,也就是說模型不完全一樣