20190626——模型选择与调优

模型选择调优，可以解决K值的问题

交叉验证：
将拿到的训练数据，分为训练集和验证集。以下图为例，将数据分成4份，其中一份做成验证集，然后经过4次测试，每次都更换不同的验证集，即得到4组模型结果，取平均值作为最终结果，又称4折交叉验证

交叉验证之后，被评估的模型更加准确。

超参数搜索——网格搜索
选择k的取值

通常情况下，有很多参数是需要手动指定的，（knn算法中的k），这叫做超参数，但是手动过程复杂，所以需要对模型预设几种超参数组合，每组组合参数都采用交叉验证来进行评估， 最后选出最优参数组合建立模型。