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测试分类
发布时间：
2023/03/13 23:16
如表2所示，在62个案例（两个类别各32个）的小数据集上训练的所有分类器在其他测试折叠上表现良好。简单分类器（例如，朴素贝叶斯）在保持折叠中的不稳定程度略低于更复杂的分类器（例如，随机森林）。开发可很好地的ML模型的一个好策略是训练简单的分类器或分类器的，而不是具有许多参数的模型。
概述/要求：本文件规定了信息分类编码及元数据标准符合性测试的测试方法、测试内容、测试依据、测试结果判定及测试文档的要求。
前定义了用于安装地板、镶木地板和瓷砖的最重要的产品组的测试方法和分类标准，以便为分类体系中的低排放室内安装奠定有意义的基础。
在某些情况下，除了集成模型之外，还有两个过程可以增强分类器性能：特征选择和特征工程以及参数调整。特征选择包括在所有特征（自变量）中选择信息量的特征，而特征工程包括通常基于领域知识和初步数据分析推导出新特征。换句话说，特征工程是关于从现有输入特征创建新的输入特征，目的是提高ML模型的性能。在心理测试开发中，特征选择和工程可用于推导出项目子集（例如，原始测试），其性能与完整测试相似，并最终通过开发特征组合来提率。
这一国际标准是我国组织德国等个国家的专家，共同对自动驾驶测试场景标准体系做了系统规划，包括场景词汇、评估框架、设计运行范围、场景分类等一系列国际标准项目。
本次算法模型采用预留测试集的方法进行测试。在用训练数据完成模型超参数确定和模型训练之后，利用所训练的模型对测试集数据进行预测。由于该模型为多分类模型，且各个类别间的数据分布较为均衡，所以我们采用准确率（Accuracy）作为模型效果评价的最终指标，各个类别间的混淆矩阵作为参考。
基于机器学习的情感分类问题，它的处理过程大致可以分为两个部分，一部分是学习过程，另一部分是情感分类过程。其中，学习过程包括训练过程和测试过程，训练过程中对训练集进行训练得到分类器，用其对测试集进行情感分类，将测试的结果反馈给分类器，进一步改进训练方法，生成新的分类器，利用最终生成的分类器对新的文本进行情感分类。
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