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分離后模型數(shù)據(jù)的準(zhǔn)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(xiàn)機器學(xué)習(xí) 2-4
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準(zhǔn)確率不同的原因通常有：
1、數(shù)據(jù)分離后，數(shù)據(jù)被隨機打亂，因此訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)都可能會有變化，肯定會影響模型及其表現(xiàn)；
2、不同的算法，迭代一樣的次數(shù)，模型更新的權(quán)重會有差異，也就是說模型不完全一樣
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使用python手把手教你編程實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)
1 回答為什么我分離后的模型，添加新數(shù)據(jù)后的準(zhǔn)確率更高了？
1 回答訓(xùn)練值準(zhǔn)確率怎么是1
1 回答訓(xùn)練集和測試集分離后準(zhǔn)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(shù)分離訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集的劃分標(biāo)準(zhǔn)是什么呢？原數(shù)據(jù)集中的哪些樣本數(shù)據(jù)會劃分到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、哪些樣本數(shù)據(jù)會劃分到測試數(shù)據(jù)集呢？
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2019-11-18
準(zhǔn)確率不同的原因通常有：
1、數(shù)據(jù)分離后，數(shù)據(jù)被隨機打亂，因此訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)都可能會有變化，肯定會影響模型及其表現(xiàn)；
2、不同的算法，迭代一樣的次數(shù)，模型更新的權(quán)重會有差異，也就是說模型不完全一樣