3. 模型選擇與評估

• 3.1. 交叉驗證：評估估計器效能
  • 3.1.1. 計算交叉驗證指標
  • 3.1.2. 交叉驗證迭代器
  • 3.1.3. 關於洗牌的注意事項
  • 3.1.4. 交叉驗證和模型選擇
  • 3.1.5. 置換檢定分數
• 3.2. 調整估計器的超參數
  • 3.2.1. 詳盡的網格搜尋
  • 3.2.2. 隨機參數優化
  • 3.2.3. 使用連續減半搜尋最佳參數
  • 3.2.4. 參數搜尋技巧
  • 3.2.5. 暴力參數搜尋的替代方案
• 3.3. 調整類別預測的決策閾值
  • 3.3.1. 後期調整決策閾值
• 3.4. 指標與評分：量化預測的品質
  • 3.4.1. 我應該使用哪個評分函數？
  • 3.4.2. 評分 API 概述
  • 3.4.3. scoring 參數：定義模型評估規則
  • 3.4.4. 分類指標
  • 3.4.5. 多標籤排序指標
  • 3.4.6. 迴歸指標
  • 3.4.7. 分群指標
  • 3.4.8. 虛擬估計器
• 3.5. 驗證曲線：繪製分數以評估模型
  • 3.5.1. 驗證曲線
  • 3.5.2. 學習曲線