模型验证

模型验证是机器学习过程中的重要步骤，它确保了模型的泛化能力，即模型在未见过的数据上的表现。这个过程通常包括训练集和测试集的划分，以及交叉验证等方法。通过模型验证，我们可以评估模型的准确性、稳定性和可靠性，从而选择最优的模型。同时，模型验证也有助于我们发现模型的问题，如过拟合或欠拟合，以便进行相应的调整。总的来说，模型验证是保证机器学习模型质量的关键步骤，对于提升模型的预测能力和实用性具有重要意义。