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混淆矩陣是評估分類模型性能的一種工具,它可以顯示模型的真正類別和預(yù)測類別。
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在所有機器學(xué)習(xí)任務(wù)中,模型的復(fù)雜度越高,其性能就越好。
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決策樹模型在處理非線性問題時比線性模型更有優(yōu)勢。
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