如果您能告诉我在 CRISP-DM 的以下步骤中报告什么，我将不胜感激？
- 构建模型：参数设置、模型和模型描述应该报告什么？我使用网格搜索来调整超参数。
- 评估模型：模型评估和修改参数设置应该报告什么？
- 评估结果：评估数据挖掘结果应该报告什么？
事实上，我只使用逻辑回归来执行分类任务，使用如下所示的过程：
是否可以将测试数据集的最终模型评估视为评估结果的一部分，或者应该对新数据进行评估？
在 CRISP-DM 的构建模型、评估模型和评估结果步骤中报告什么？
数据挖掘
机器学习
分类
监督学习
2021-09-20 07:08:31
1个回答
你试图呈现结果的方式非常好。
我不能说以下程序是我的场景中的标准程序，我做了这样的事情：
这就是我向我的经理介绍的方式，以使他们了解我遵循的程序。
我为每个部分制作了一张幻灯片，并突出显示了它们需要了解的要点。
在显示结果时，我以不同的方式命名数据（准确度）
- 训练集准确率：占总数据集的 70%，得出准确率 % 也称为模型准确率
- 测试集准确度：占总数据集 30% 的测试集，得出的准确度称为测试准确度
- Blind Test Accuracy：这是全新的数据，这里我用整个数据集训练模型，然后使用新数据进行测试（你也可以称之为验证集）
我是这样介绍的：
由于您的问题也是一个分类问题，可以更好地解释它，我给了他们细分：
如果您有任何问题，请告诉我，很乐意为您提供帮助。
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