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分离后模型数据的准确率为什么每次运行都不同
2019-11-14
源自：人工智能入门：Python实现机器学习 2-4
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准确率不同的原因通常有：
1、数据分离后，数据被随机打乱，因此训练数据和预测数据都可能会有变化，肯定会影响模型及其表现；
2、不同的算法，迭代一样的次数，模型更新的权重会有差异，也就是说模型不完全一样
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1 回答为什么我分离后的模型，添加新数据后的准确率更高了？
1 回答训练值准确率怎么是1
1 回答训练集和测试集分离后准确率上升
2 回答python模型评估方法
1 回答在2-4的课程中自带函数分离训练数据集和测试数据集的划分标准是什么呢？原数据集中的哪些样本数据会划分到训练数据集、哪些样本数据会划分到测试数据集呢？
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