第2章 模型评估与选择 ——2.9 （实战）在机器学习开发实践中如何改善学习器的性能？可使用“人类基准”指导开发
前几篇博客我们对模型进行评估、分析进行了讨论，就是为了模型选择。 本篇聚焦到开发者如何使用这些知识指导开发工作。在开发过程中，如何处理过拟合（低偏差、高方差）和欠拟合（高偏差、低方差）；如何利用人类基准；如何改善数据质量（指数据符合实际场景的程度）。
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