标签: machine-learning cross-validation
我对模型验证感到困惑。
我为 6 种不同算法所做的工作:
-->分离我的数据集 75/25(训练/测试)--> 测试我保持不变。
-->使用训练集我做了以下事情:
现在问题来了:
我还有一个未触及的测试集(从一开始的分裂开始),我该怎么办?直接应用到最好的模型,看看性能?还是使用整个训练集以最佳参数重新训练最佳模型,然后应用测试集?
还是这里的一切都错了?
答案 0 :(得分:2)
你明白了。这是一般规则: