USA Data Set

绩效评估
模型训练和测试完成后，将使用精度、召回率和损失等指标来评估其性能。可以使用参数优化技术或过度训练来改进模型。

概括
泛化的能力，它是机器学习中的一个基本原则，确保模型不会简单地通过重复以前的数据来学习。

机器学习的类型
它的方法和用途各不相同，根据其学习方 波斯尼亚和黑塞哥维那 viber 手机数据 式和与数据交互的方式，可以分为几种主要类型。以下是机器学习最重要的类型：

监督学习
这种类型的学习涉及使用包含带有标签或预期结果的输入（特征）的数据集来训练模型。该模型旨在学习输入和输出之间的关系，以便在输入新数据时能够预测结果。监督学习的示例包括：

将电子邮件归类为垃圾邮件或不归类为垃圾邮件。
根据各种标准预测房地产价格。
无监督学习
该模型使用未标记数据进行训练，这意味着有输入但没有已知的标签或结果。无监督学习的目标是发现数据中隐藏的模式或结构，例如：