机器学习误差分析：Python实现

机器学习误差分析：Python实现

机器学习是一种强大的技术，它可以通过模型训练从数据中学习模式和规律。然而，在实际应用中，机器学习模型可能会产生误差。误差分析是一种重要的技术，用于识别和理解模型的错误，帮助我们改进和优化模型的性能。本文将介绍如何使用Python进行机器学习误差分析，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要一个训练好的机器学习模型作为分析的基础。在这里，我们假设我们已经训练了一个分类模型，用于将图像分为猫和狗两类。我们将使用深度学习库Keras来构建和训练这个模型。以下是一个简单的示例代码，用于构建并训练一个卷积神经网络模型：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten