模型的优缺点总结

语言大模型的优缺点探讨其优势和局限性随着人工智能技术的发展，语言大模型（Language Models）作为自然语言处理领域的重要工具得到了广泛运用。

它是一种基于深度学习的模型，通过大规模文本数据的训练来理解和生成自然语言。

语言大模型的出现为我们的生活和工作带来了诸多便利，但同时也存在一些缺点和局限性。

本文将探讨语言大模型的优势和局限性，并分析其对人类社会的影响。

一、语言大模型的优势1. 提供高质量的文本生成能力语言大模型训练了大量的文本数据，具备强大的文本生成能力。

它可以生成流畅、准确、连贯的文本，帮助我们完成撰写文章、写作文等任务。

不仅能够提供高质量的文本输出，而且还能够根据用户的输入进行智能补全和建议，提高写作的效率和质量。

2. 支持多种自然语言处理任务语言大模型可以广泛应用于各种自然语言处理任务。

例如，情感分析、机器翻译、文本摘要、问答系统等。

通过对模型进行微调和迁移学习，可以快速搭建适应各种任务的模型，并获得较好的性能表现。

这为自然语言处理领域的研究和应用提供了强大的支持。

3. 可以学习和模仿人类的写作风格语言大模型在训练过程中可以学习到大规模文本的特征，包括语法结构、词汇使用等。

它可以模仿不同领域、不同风格的写作，使文本生成更贴近人类水平。

这为文学创作、广告营销等领域提供了新的可能性，同时也提高了机器生成内容的可读性和接受度。

二、语言大模型的局限性1. 高昂的计算资源需求语言大模型需要庞大的计算资源进行训练和推理。

例如，目前最先进的GPT-3模型拥有1750亿个参数，需要大量的GPU和存储空间来支持高效的计算。

这使得训练和部署模型的成本较高，限制了一般用户的使用和开发。

2. 数据偏差和不准确性语言大模型所依赖的训练数据可能存在偏差和不准确性。

特别是互联网上的文本数据往往包含错误、虚假、带有主观性的信息。

这些问题可能导致语言大模型生成的文本存在误导性和不可靠性，需要进一步的模型改进和数据过滤。

总结归纳模型在许多学科中，总结归纳模型是一种重要的方法，用于从大量的信息中提取和概括关键细节和知识。

总结归纳模型可以帮助我们更好地理解和应用所学的内容。

本文将对总结归纳模型进行详细介绍，并分析其在不同领域的应用。

一、总结归纳模型的定义与原理总结归纳模型是通过整合、归纳和概括各种信息来总结结论或建立模型的一种方法。

其主要原理是从大量的数据或事实中挖掘出其背后的规律、关联和特征，并以此来做出总结性的表达。

总结归纳模型的核心思想是通过发现和抽象来帮助我们更好地理解和应用所学的内容。

不同学科中的总结归纳模型可能有所差异，但其基本的流程和步骤相似：1. 收集信息：首先需要收集大量的信息和数据，这可以通过文献研究、实验观测、问卷调查等方法来进行。

2. 数据处理：在收集到信息后，需要对数据进行整理和处理。

这包括数据清洗、筛选、转换和归类等操作，以便进一步的分析和总结。

3. 数据分析：在数据处理完成后，需要进行数据分析。

常用的数据分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。

通过这些方法，我们可以发现数据中的规律和关联，进一步总结和归纳出有用的结论。

4. 模型建立：在进行数据分析的基础上，可以建立相应的总结归纳模型。

这些模型可以是数学模型、统计模型、图像模型等，用于对数据进行建模和预测。

5. 结果总结：最后，需要将分析和建模得出的结果进行总结和表达。

这可以通过文字、图表、图像等方式来展示，以便其他人能够更好地理解和应用。

二、总结归纳模型的应用领域总结归纳模型在各个学科和领域都有广泛的应用。

以下是一些常见的应用领域：1. 科学研究：总结归纳模型在科学研究中起到重要作用，可以帮助科学家分析数据、总结规律、发现新现象，并对未来进行预测。

例如，在天文学中，科学家通过总结归纳模型来解释和预测天体运动、宇宙演化等。

2. 数据分析与决策支持：总结归纳模型可以帮助企业、政府等机构进行数据分析和决策支持。

通过总结归纳模型，可以发现市场趋势、消费者喜好，并为决策提供参考。

语言大模型的优缺点探讨其优势和局限性随着人工智能技术的不断发展，语言大模型逐渐成为自然语言处理领域的重要研究方向。

语言大模型是指使用深度学习技术对大规模文本的语言模式进行训练，从而生成具有人类水平甚至超越人类水平的自然语言表达能力。

它在多个领域展现出了巨大的潜力，但与此同时也存在一些不可忽视的缺点和局限性。

一、语言大模型的优势在我们探讨语言大模型的优势之前，有必要先介绍一下语言大模型的基本原理。

语言大模型采用深度学习技术，使用大规模的文本语料进行训练，通过分析这些文本语料中的语言模式、概念联系和上下文语义关系等，从而学习到语言的规律和逻辑。

那么语言大模型具有以下几个优势：1.1 语义理解能力强：通过对大规模语料的学习，语言大模型可以理解和分析文字背后的真实含义，能够准确把握上下文的语义关系，从而在自然语言处理任务中具有更好的表达能力。

1.2 上下文依赖性强：语言大模型能够快速捕捉到句子中的上下文信息，通过对上下文的理解，它可以更好地补全句子的结构和含义，从而提供更准确的语言处理结果。

1.3 潜在知识发现：语言大模型可以通过分析大规模文本语料中的知识和信息，挖掘出其中的隐藏规律和潜在知识，对于知识图谱的构建和知识推理等任务有着重要的应用价值。

1.4 泛化能力强：由于训练数据的规模庞大，语言大模型可以很好地学习到语言的通用规律和模式，具备较强的泛化能力，能够适应不同领域和任务的需求。

二、语言大模型的局限性和缺点虽然语言大模型有许多优势，但我们也不能忽视其局限性和缺点。

以下是一些常见的局限性：2.1 依赖大量标注数据：语言大模型的训练对于大量的标注数据十分依赖，而这些数据的获取和标注非常耗时耗力，且成本较高。

2.2 对极端情况处理能力不足：语言大模型在处理一些极端情况时，如处理含有歧义性、模棱两可的语言表达时，往往表现出较差的处理能力。

2.3 隐私和数据安全问题：为了构建语言大模型所需的海量数据，涉及到个人隐私和数据安全的问题。

关联规则模型摘要：1.关联规则模型的定义2.关联规则模型的应用3.关联规则模型的优缺点4.关联规则模型的案例分析正文：一、关联规则模型的定义关联规则模型（Association Rule Model）是一种挖掘数据集中项集之间关联关系的方法，通过寻找数据集中频繁出现的项集，从而发现数据集中各项之间的关联关系。

这种模型主要用于数据挖掘、知识发现和数据分析等领域。

二、关联规则模型的应用1.市场营销：通过分析顾客购物篮中的商品组合，发现顾客的购买习惯，从而制定有效的营销策略。

2.医疗领域：分析患者的病历数据，发现疾病之间的关联关系，为疾病诊断和治疗提供参考。

3.金融领域：分析客户的消费行为，发现潜在的金融产品需求，为客户提供个性化的金融服务。

三、关联规则模型的优缺点1.优点：（1）能够发现数据集中隐藏的关联关系，有助于挖掘潜在的知识。

（2）可以处理大规模数据集，具有较高的计算效率。

（3）具有较好的可扩展性，可以应用于各种类型的数据集。

2.缺点：（1）计算复杂度较高，需要消耗大量的计算资源。

（2）关联规则模型只能发现已知的关联关系，无法发现未知的关联关系。

四、关联规则模型的案例分析1.超市购物篮分析：通过分析超市顾客的购物篮数据，发现顾客购买商品的关联关系。

例如，发现购买牛奶的顾客通常也会购买面包，那么可以将牛奶和面包摆放在一起，提高销售额。

2.疾病关联分析：通过对患者病历数据的分析，发现疾病之间的关联关系。

例如，发现患有心脏病的患者往往也患有高血压，那么医生在诊断和治疗心脏病患者时，应关注患者的高血压状况。

总结：关联规则模型是一种有效的数据挖掘方法，通过发现数据集中的关联关系，可以为各行各业提供有益的知识。

员工胜任素质模型1. 前言人力资源是公司最重要的资源之一，因此，选择、招聘和训练员工至关重要。

一个有效的员工胜任素质模型可以确保公司在选择、招聘和培训员工方面取得成功。

这篇文档将探讨员工胜任素质模型的概念、重要性、优缺点以及应用。

2. 员工胜任素质模型的概念员工胜任素质模型是通过分析员工在工作中所需要的技能、知识和能力，以及这些技能和知识在不同职位中的重要性来制定的一种模型。

这个模型描述了把一个员工从新手变为高级职位，需要具备哪些特定的能力和知识。

3. 员工胜任素质模型的重要性员工胜任素质模型可以帮助公司在以下方面取得成功：（1）选择正确的人有了清楚的职位描述和员工胜任素质模型，公司能更容易地选择最适合在特定职位上工作的人。

（2）设定培训目标员工胜任素质模型可以帮助公司确定员工需要学习的技能和知识，从而帮助公司为每个员工制定适合他们的培训计划。

（3）提高员工表现把员工胜任素质模型用于评估员工表现，可以发现员工缺乏哪些技能和知识，从而提供适当的培训和支持，以便他们在工作中更好地表现。

（4）支持绩效管理员工胜任素质模型可以用于评估员工的表现和业绩，以便支持绩效管理决策，例如升迁、薪酬调整等。

4. 员工胜任素质模型的优缺点员工胜任素质模型有以下优点：（1）帮助公司制定招聘和培训计划，使员工和公司更好地匹配。

（2）可以帮助公司发现员工需要学习的领域，从而提供适当的培训和支持。

（3）员工胜任素质模型可以用于评估员工的表现和业绩，以便支持绩效管理决策。

（4）员工胜任素质模型可以支持公司的职业发展计划。

虽然员工胜任素质模型有很多优点，但也存在一些缺点，包括：（1）可能比较耗费时间和人力资源。

（2）可能存在难以量化的因素，例如态度和个人品质。

（3）可能会变得过于模板化，不能全面地考虑员工的个性和经验。

5. 如何应用员工胜任素质模型尽管员工胜任素质模型在不同的公司和行业具有不同的形式和结构，但在应用员工胜任素质模型时，需要遵循以下步骤：（1）分析职位首先，需要对职位进行分析，以确定职位要求的技能、知识和能力。

【导言】语义问答（Semantic Question Answering）是自然语言处理领域的一个重要研究方向，旨在让计算机能够理解人类提出的自然语言问题，并给出相应的精准、准确的答案。

常用的语义问答模型有许多，每种模型都有其独特的原理和优缺点。

本文将对常用的语义问答类模型的原理和优缺点进行详细介绍。

【一、传统的基于规则的语义问答模型】1. 原理：基于规则的语义问答模型依赖于人工设计的语义解析规则和知识库来实现问题和答案之间的对应关系。

2. 优点：（1）规则清晰，易于理解和调整；（2）支持领域知识的形式化表达和推理；（3）能够实现较高的答案准确性。

3. 缺点：（1）对于复杂的自然语言问题难以覆盖所有的规则；（2）知识库的构建和维护需要大量的人力和时间成本；（3）难以适应新领域和新问题的需求。

【二、基于统计学习的语义问答模型】1. 原理：基于统计学习的语义问答模型利用大规模的语料库和机器学习算法来构建问题和答案的匹配模型。

2. 优点：（1）能够利用大规模语料库进行语义建模和语言模式学习；（2）对于一些常见的问题能够取得较高的准确度；（3）适应性较强，能够处理不同领域和类型的问题。

3. 缺点：（1）对于长尾问题和复杂问题的处理能力有限；（2）对于语料库的质量和多样性要求较高；（3）需要大量的标注数据和模型训练时间。

【三、基于深度学习的语义问答模型】1. 原理：基于深度学习的语义问答模型利用深度神经网络来进行自然语言问题和答案的表示学习和匹配。

2. 优点：（1）能够学习抽象和复杂的语义表示；（2）对于大规模和复杂的语料库能够取得较好的效果；（3）在一些复杂问题上能够取得比传统模型更好的性能。

3. 缺点：（1）模型参数较多，需要大量的训练数据和计算资源；（2）解释性较差，难以解释模型的决策过程；（3）对于领域知识的利用能力有限。

【四、基于知识图谱的语义问答模型】1. 原理：基于知识图谱的语义问答模型利用知识图谱的结构和语义信息来进行问题和答案的匹配和推理。

模糊综合评价模型的优缺点1. 什么是模糊综合评价模型？嘿，朋友们！今天咱们聊聊一个听起来挺复杂，但其实挺有趣的东西——模糊综合评价模型。

你想想，生活中有时候就是这么模糊，比如你不知道要不要吃汉堡还是披萨，或者在选择哪个电影的时候头疼得不行。

模糊综合评价模型就像个聪明的朋友，帮你在模糊的选择中找到答案。

简单来说，这个模型可以帮助我们把那些不那么明确的信息整理清楚，让决策变得更简单。

1.1 模糊评价的概念模糊评价就像你在吃火锅时，不确定要不要加点牛肉。

你脑子里就开始盘算，牛肉嫩不嫩，价格怎么样，能不能填饱肚子。

这个过程中，你心里其实有很多个小小的评判标准，而模糊综合评价模型就是把这些标准整合起来，让你一目了然，做出更好的选择。

1.2 应用范围说到应用，模糊综合评价模型的范围可是广泛得很，从企业管理、环境评价到社会科学，甚至在日常生活中的选择决策，它都能发挥出大作用。

比如说，你在买手机的时候，可能要考虑品牌、价格、功能等一堆东西。

这时候，这个模型就像个小助手，帮助你把这些“模糊”的因素整合到一起。

2. 模糊综合评价模型的优点好啦，咱们先聊聊它的优点。

首先，模糊综合评价模型能够处理不确定性。

生活中很多事情都不那么黑白分明，尤其是当你面临多个选项时，这个模型就能给你一个清晰的“路线图”。

2.1 灵活性其次，它的灵活性也是一大亮点。

你可以根据自己的需求调整评价标准，完全可以根据你的“胃口”来做决定。

就像你在选餐厅时，有的地方适合聚会，有的地方适合约会，模型能帮你把这些因素一并考虑进去。

2.2 提高决策质量再说，它还能提高决策的质量。

用它来做决策，就像是把所有的信息都“洗一遍”，让你不再有疑虑，直接就能下定决心。

相信我，这种感觉就像是在冰冷的冬天喝上一碗热汤，心里那叫一个暖和。

3. 模糊综合评价模型的缺点当然，世界上没有完美的东西，模糊综合评价模型也有自己的短板。

比如，它对数据的依赖性可不小。

要是你手里的数据不靠谱，最终的决策可能也就不靠谱了。

原型模型的特点和优缺点及适用项目场合下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢！本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注！Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!原型模型的特点、优缺点及适用项目场合原型模型作为软件开发过程中常用的一种方法论，具有其独特的特点和适用场合。

模型优缺点
1.动态性：在建立指标级时，综合考虑了social and environmental drivers ,特别将社会安全饮用水比例纳入范围。

使得社会-环境-水一体化，并且确定对应关系。

2.网络化：We regard water as a commodity and get profit by selling or buying it. However, there are still a lot ways can solve the scarcity of the water. In our dynamic fluid model, we add the government organization and non-governmental organization effect and introduce the new concept "virtual water". Both of them are easily ignored but they can play big roles in the intervention plan.
3.客观主观结合：结合AHP与拟合函数系数，可以反映反映全球背景下地区water stress大的原因并凸显地区的特点。

4.预测和实际对比：通过比较预测前后指标的变化率，反映该指标对目标层的影响。

以及干预计划实施后，指标的变化率，判断干预计划的效果。

模型缺点
由于使用AHP确定指标体系的权重，实现分类，不可避免存在主观因素。

同时，由于干预计划实施后缺少实际数据，因此无法精确检验计划实施的具体情况，只能判断计划实施后的具体参数是否在合理范围内。

机器学习涉及内容、模型适⽤范围、优缺点总结涉及内容：分类——————数据集⽣成器、KNN拟合数据多元分类————⽣成数据集、KNN拟合回归分析————⽤于回归分析的数据集⽣成器、KNN拟合、调整近邻数KNN实战—酒的分类————数据集有哪些键、⽣成训练集和测试集、KNN拟合、新样本的分类进⾏预测不适⽤：需要对数据集认真的预处理对规模超⼤的数据集拟合的时间较长对⾼维数据集拟合⽋佳对稀疏数据集⽆能为⼒涉及内容：线性模型的图形表⽰————导⼊线性模型、拟合数据点、拟合新加的数据点、训练数据集的属性“xx_”线性模型特点—————⽤于回归分析的好⼏种线性模型之间的区别最基本的线性模型：线性回归————使⽤L2正则化的线性模型：岭回归————线性回归和岭回归之间的重要结论使⽤L1正则化的线性模型：套索回归————套索回归和岭回归的区别————适⽤：对于特征变量较多的数据集，线性模型会⼗分强⼤【尤其是训练集的特征变量 > 数据点的数量时，可以达到近乎完美的预测】优点：线性模型的训练⾮常快过程也很容易被⼈理解缺点：数据集的特征⽐较少的时候，线性模型的表现就会相对偏弱使⽤线性模型的前提条件是假设⽬标y是数据特征的线性组合涉及内容：基本概念————原理、贝叶斯定理、对天⽓的简单预测贝努利朴素贝叶斯————适合符合贝努利分布【⼆项分布】的数据集⾼斯朴素贝叶斯————适⽤样本的特征符合⾼斯分布【正态分布】多项式朴素贝叶斯————⽤于拟合多项式分布的数据集、数据预处理⼯具MinMaxScaler实战：判断肿瘤良性还是恶性————导⼊、拆分、拟合、随机预测、⾼斯朴素贝叶斯的学习曲线适⽤：不考虑样本之间特征的关系——> 朴素贝叶斯分类器效率极⾼⾼斯朴素贝叶斯在预测⽅⾯，对于样本数量的要求不苛刻优点：⾼斯朴素贝叶斯可以应⽤于任何连续数值型的数据集中，如果是符合正态分布的数据集的话，得分会更⾼相对于线性模型，朴素贝叶斯效率更⾼——> 把数据集中的各个特征看作完全独⽴的，不考虑特征之间的关联关系，但同时，泛化能⼒更弱⼤数据时代，很多数据集的样本特征成千上万，这种情况下，模型的效率要⽐泛化性能多零点⼏个百分点的得分更重要缺点：是相当好的分类器，但对于预测具体的数值并不是很擅长泛化能⼒弱涉及内容：原理————if/else推导决策树构建————⽤决策树分类器分类【设定最⼤深度】、分类器表现、加⼤深度优点：很容易将模型可视化由于决策树算法对每个样本特征单独处理——> 不需要对数据进⾏转换不需要对数据预处理缺点：即使有预剪枝处理【使⽤max_depth、max_leaf_nodes参数】，还是不可避免出现过拟合问题泛化性能⼤打折扣涉及内容：简介————是⼀种集合学习算法，可以⽤于分类，也可以⽤于回归、可解决过拟合问题随机森林构建 ————bootstrap 、max_features、n_estimators、图形看看随机分类的表现实战：判断⽉薪是否>5万————载⼊数据集、⽤get_dummies处理数据、⽤决策树建模并预测额外功能：在数据集中对数据特征的重要性进⾏判断————可以通过这两个算法对⾼维数据进⾏分析，在诸多特征中保留最重要的，也便于对数据降维处理优点：不要求对数据预处理集成决策树所有优点，弥补了不⾜⽀持并⾏处理【实现⽅式是n_jobs参数，记得此参数要和cpu内核数⼀致，多了⽆意义，n_jobs=-1，使⽤全部内核】注意随机森林⽣成每棵树的⽅法是随机的，不同的random_state会导致模型完全不同，要固化其值缺点：对于超⾼维数据集、稀疏数据集，线性模型更好更消耗内存，速度慢，若要省内存+时间，⽤线性模型涉及内容：SVM原理————核函数、数据投射⾄⾼维空间、多项式内核、RBF内核⽀持向量机的SVM核函数————创建⼀个线性内核的⽀持向量机模型、SVM内核换成RBFSVM的核函数和参数选择————不同核函数的SVM对⽐、linearSVM算法RBF内核SVC的gamma参数调节————结果分析注意事项————3个⾮常重要的参数SVM在回归分析中的应⽤：波⼠顿房价数据集——————了解数据集、SVR算法建⽴房价预测模型、StandardScaler数据预处理优点：可应对⾼维数据集和低维数据集即使数据集中样本特征的测度都⽐较接近，如图像识别领域，以及样本特征数和样本数⽐较接近的时候，都游刃有余缺点：当数据集中特征数量在1万以内，SVM可以驾驭，但数量⼤于10万，就⾮常占内存和耗费时间对数据预处理和参数调节要求很⾼原理————MLP算法神经⽹络中的⾮线性矫正————⾮线性矫正 rele 、进⾏双曲正切处理 tanh神经⽹络的参数设置————各个参数的含义、图像展⽰MLP分类的情况、减少隐藏层的节点、给MLP分类器增加隐藏层数量、设计激活函数为tanh、修改alpha参数实战——⼿写识别————MNIST数据集、识别优点计算能⼒充⾜且参数设置合适情况下，神经⽹络表现特优异对于特征类型单⼀的数据，变现不错缺点训练时间长、对数据预处理要求⾼数据特征类型差异较⼤，随机森林或梯度上升随机决策树算法更好MLP仅限于处理⼩数据集，对于更⼤或更复杂的数据集，可以进军深度学习涉及内容：数据预处理————StandardScaler预处理数据、MinMaxScaler数据预处理、RobustScaler数据预处理、Normalizer数据预处理通过数据预处理提⾼模型准确率————训练⼀个MLP神经⽹络、使⽤MinMaxScaler进⾏数据预处理数据降维————PCA主成分分析原理对数据降维以便于进⾏可视化————原始特征与PCA主成分之间的关系————特征提取————PCA主成分分析法⽤于特征提取、使⽤⼀些⽅法来提升模型的表现、PCA中的数据⽩化功能、⾮负矩阵分解⽤于特征提取聚类算法————K均值算法、凝聚聚类算法、DBSCAN算法、eps参数、min_samples参数适⽤数据降维的情况：超⾼维度数据特征之间有⾮常强烈的相关性【⽐如，⼈⼝数据中，男性为1，⼥性为0，去掉其中任何⼀列，不会丢失任何信息，可以降维，以降低模型的复杂度】对于机器学习来说，合理有效地对数据进⾏表达是⾄关重要的对于没有分类标签的数据来说，⽆监督学习的聚类算法可以帮助我们更好的理解数据集，并且为进⼀步训练模型打好基础涉及内容：数据表达————类型特征、连续特征、使⽤哑变量转换类型特征、get_dummies的使⽤、把数值特征也进⾏get_dummies转换、装箱处理【离散化处理】、⽤新的⽅法来表达已经装箱的数据——OneHotEncoder，独热编码、数据“升维”————向数据集添加交互式特征、Numpy中的hstack函数、对特征进⾏交互式操作对模型产⽣的影响、向数据集添加多项式特征、PolynomialFeatures、处理后机器学习的模型的变化⾃动特征选择————使⽤单⼀变量法进⾏特征选择、使⽤SelectPercentile进⾏特征选择、基于模型的特征选择、迭代式特征选择、递归特征剔出法RFE对样本特征进⾏装箱的好处：纠正模型过拟合和⽋拟合问题尤其针对⼤规模⾼纬度的数据集使⽤线性模型的时候，可以⼤幅度提⾼预测的准确率涉及内容：使⽤交叉验证对模型进⾏评估————sklearn中的交叉验证法、K折叠交叉验证法、随机拆分和“挨个⼉试”使⽤⽹格搜索寻找模型的最优参数————简单⽹格搜索、局限性、与交叉验证结合的⽹格搜索、GridSearchCV进⾏参数调优的过程对分类模型的可信度进⾏评估————分类模型中的预测准确率、分类模型中的决定系数、.score给分类、回归模型评分的⽅法、GridSearchCV改变评分的⽅式在sklearn中，cross_val_score对于分类模型默认使⽤的是K折叠交叉验证，⽽对于分类模型则默认使⽤分层K交叉验证法涉及内容：基本概念和使⽤————在数据预处理中遇到的问题及使⽤管道模型解决使⽤管道模型进⾏⽹格搜索————管道模型不仅可以把数据预处理和模型训练集结合⼀起，也可以将很多不同的算法打包涉及内容：整理数据集————删除⽆效数值、去掉冗余信息、考虑是否把字符串类型的特征通过get_dummies转化成整型数值.建⽴包含数据预处理和MLP模型的管道模型————使⽤make_pipeline便捷的建⽴管道模型向管道模型添加特征选择步骤————提取管道模型每个步骤的属性使⽤管道模型进⾏模型选择和参数调优————。