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对模型进行建设性的评估
所有这些都是非常重要的(所有的预测都是正确的)(所有的预测都是错误的)(所有的估计都是错误的)。
我们有两个选择，一个是最重要的，另一个是最重要的。在支持向量机的模型下，我们可以限制核y的大小，一个连续的，我们可以在支持向量机的模型下，限制核y的大小，我们可以在支持向量机的模型下，限制核y的大小，我们可以在支持向量机的模型下，限制核y的大小，我们可以在支持向量机的模型下，限制核y的大小，我们可以在支持向量机的模型下，限制核y的大小，我们可以在支持向量机的模型下，限制核y的大小。每一个人都有一个最优的bayesiana，一个最优的bayesiana，一个最优的aleatoria和一个最优的aleatoria。统计和机器学习工具箱™ Sin embargo, la función principal utilizada para implementar la optimización bayesiana, , es lo suficientemente flexible para su uso en otras aplicaciones.bayesopt版本。贝叶斯优化工作流程
特性选择和生产各种型号的产品。在此模型中，我们可以将其与其他矩阵的混淆进行比较。kØ边，realice UNA pruebaESTADÍSTICA对detectar SI非莫德洛德clasificaciónSUPERA significativamente一个OTRO。
帕拉CREARŸevaluar modelos德clasificación去备考interactiva，使用LAaplicación。Aprendiz de Clasificacion
应用程序
| 电容式汽车在行驶中处于中间位置 | |
| Aprendiz de Clasificacion | 电容式汽车在行驶中处于中间位置 |
一些必要
Objetos
Temas
Aplicación德aprendizaje德clasificación
在所有的clasificacion中，有一个clasificacion的clasificacion模型
它的形式，比较和模型，包括形式的自动性，手动的和副手动的。
通过绘制类预测比较模型的准确性分数，可视化效果，并在混淆矩阵检查每级的性能。
使用地块识别有用的预测，手动选择功能，包括和变换分类学习者使用PCA功能。
Seleccion de caracteristicas
学习特征选择算法，并探索可用于特征选择的函数。
本主题引入了顺序特征选择和提供了选择功能依次使用自定义标准和示例sequentialfs函数。
邻里成分分析（NCA）是用于最大化的回归和分类算法的预测精度的目标选择特征的非参数方法。
这个示例展示了如何调优正则化参数fscnca使用交叉验证。
通过删除预测因子而不损害模型的预测能力，从而使模型更健壮、更简单。
在这种情况下，我们可以选择所有的维度。
Optimización德hiperparámetros
利用拟合函数进行贝叶斯优化或致电bayesopt直。
为贝叶斯优化创建变量。
创建贝叶斯优化目标函数。
为贝叶斯优化设置不同类型的约束。
使用贝叶斯优化最小化交叉验证的损失。
使用最小化交叉验证损失OptimizeParameters拟合函数中的名称-值对。
直观地监视贝叶斯优化。
监控贝叶斯优化。
了解贝叶斯优化的基本算法。
如何贝叶斯优化并行工作。
