模型評估

機器學習模型驗證方法與穩健性評估

本文探討機器學習模型驗證的最佳實務與進階策略，涵蓋標準驗證模式如留出法、交叉驗證，以及時間序列資料驗證的注意事項。此外，文章探討如何結合多種驗證模式、非傳統驗證方法，例如對抗驗證和資料集洩漏量化，以及動態更新驗證集的策略，以確保評估的相關性。最後，文章強調評估模型穩健性的重要性，探討點估計的侷限性，並提倡使用信賴區間和