基础知识

一个训练好的疾病诊断模型号称达到了95%的准确率，医疗团队欣喜若狂，准备将其投入临床使用。然而，当数据科学家深入检查后发现：这个模型只是简单地给所有患者都打上"健康"的标签——因为健康患者占总数的95%。 ...

训练一个机器学习模型时，最令人沮丧的场景莫过于：训练集上的准确率高达 99%，但在测试集上却跌落到 60%。这不是代码 bug，也不是数据问题——这是机器学习最核心的困境：过拟合（Overfitting）。 ...