要评估模型泛化能力,首先可以采用交叉验证,把数据集分成多个子集,轮流用不同子集训练和测试模型,看其在不同子集上的表现是否稳定。还能看模型在训练集和测试集上的表现差异,若训练集表现好但测试集差,就可能存在过拟合,泛化能力不佳。此外,使用新的、未参与训练的数据来测试模型,观察其预测准确性也是个办法。
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