用训练好的模型对测试集

在当今的机器学习和人工智能领域，模型训练是实现智能系统的核心环节，一个高质量的训练模型不仅需要精确地捕捉数据特征，还要能够泛化到新的、未见过的数据上，以下是将训练模型部署成测试模型的详细步骤： 1. 数据准备 数据集划分 训练集 ：用于学习模型参数。 验证集 ：用于调整模型超参数。 测试集 ：用于评估模型性能。 数据清洗与预处理 去除异常值和噪声。 数据标准化或归一化。 缺失值处理。...