青春之我_XP: 在机器学习中，“最优模型”并不直接对应于“使用效果最优的测试集和训练集”，而是指在特定的训练过程和评估标准下表现最佳的模型。这里有几个关键点需要澄清： 1. **训练集**：这是用于训练模型的数据集。模型通过这个数据集学习特征与目标之间的关系。 2. **验证集**：这是用于调整模型参数（如超参数）和评估模型在未见过的数据上的性能的数据集。它帮助我们避免过拟合训练数据，即模型过于复杂以至于只适用于训练数据而不能很好地泛化到新数据。 3. **测试集**：这是完全独立于训练和验证过程的数据集，用于最终评估模型的泛化能力。模型不应该在训练或调整过程中接触到测试集，这样测试集才能给出一个公正的性能评估。 当我们在谈论“最优模型”时，我们通常是指在验证集上表现最好的模型，但最终的确认是在测试集上进行的。这是因为我们希望模型不仅在训练数据上工作良好，而且在新的、未见过的数据上也能保持良好的性能。 以下是选择最优模型的一般步骤： - 划分数据集为训练集、验证集和测试集。 - 使用训练集训练模型。 - 在验证集上调整模型的超参数，选择在验证集上性能最佳的模型配置。 - 最终，在确定了超参数和模型结构之后，使用整个训练集（包括最初的验证集部分）重新训练模型，以利用所有可用数据。 - 在完成训练后，使用测试集对模型进行最终评估，以确保模型具有良好的泛化能力。 因此，最优模型是在整个训练和验证过程中选定的，并在独立的测试集上进行最终验证的模型。

wxl2510836125: 最优模型是使用效果最优的测试集和训练集吗

青春之我_XP: 留给邮箱，发你一份。

m0_65205610: 佬儿第一个安装不成功咋办，也添加了清华源了

青春之我_XP: https://blog.csdn.net/m0_53993055/article/details/119905083 JDK11版本下载链接