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有没有前辈来说一下数据挖掘中常见的错误都是有哪些呢？
我先来简单说几点，欢迎大家来补充。
1. 缺乏数据（Lack Data）：对于分类问题或预估问题来说，常常缺乏准确标注的案例。
2. 太关注训练（Focus on Training）实际上，只有样本外数据上的模型评分结果才真正有用！（否则的话，直接用参照表好了！）
3. 只依赖一项技术（Rely on One Technique）不要简单地信赖你用单个方法分析的结果，至少要和传统方法（比如线性回归或线性判别分析）做个比较。
4. 提错了问题（Ask the Wrong Question）一般在分类算法中都会给出分类精度作为衡量模型好坏的标准，但在实际项目中我们却几乎不看这个指标。因为那不是我们关注的目标。
希望对你有帮助！
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评论列表（4条）
我是公众科技网的签约作者“英语句”！
希望本篇文章《有没有前辈来说一下数据挖掘中常见的错误都是有哪些呢？》能对你有所帮助！
本站[公众科技网]内容主要涵盖：教育，学历提升
本文概览：我先来简单说几点，欢迎大家来补充。1. 缺乏数据（Lack Data）：对于分类问题或预估问题来说，常常缺乏准确标注的案例。2. 太关注训练（Focus on Training）实际上，只有样本外数据上的模型评分结果才真正有用！（否则的话，