浅谈机器学习都要测试什么
摘要
机器学习的测试主要是测试现有模型准确性,这就涉及到几个关键词:
◆数据集:供模型训练时使用的,提供训练、测试以及预测用的数据集合;
◆算法类别:即算法归类,如:二分类,多分类,文本分类,聚类,回归,图像检测,图像分类,推荐等;
◆算法框架:用于模型训练的框架,如PyTorch,XGBoost,Onnx,Sklearn,Bert,Tensorflow等;
◆算法:机器训练模型的算法,例如深度自然语言学习算法文本分类、机器翻译、相似度计算等;物体检测算法YOLO、CenterNet等,基于sklearn框架回归类算法随机森林、决策树等。
欢迎在评论区写下你对这篇文章的看法。