3.3.2 模型类型选择建议

产品经理独孤虾 2025-06-25 16:34:35

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3.3.2 模型类型选择建议本节课聚焦DeepSeek在机器学习模型选择中的智能应用，通过AI辅助实现业务场景与算法模型的最佳匹配。学员将掌握如何利用DeepSeek的算法理解能力，快速评估数据特征、分析业务需求、推荐最适合的模型类型，并提供模型配置建议，让机器学习建模变得更加科学精准。
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基于大模型的食管平滑肌瘤全周期预测与诊疗方案研究
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目录一、引言1.1 研究背景与意义1.2 研究目的与创新点1.3 国内外研究现状二、大模型预测甲状腺癌的理论基础2.1 甲状腺癌相关医学知识2.2 大模型技术原理与特点2.3 大模型在医疗领域的应用潜力三、术前预测方案3.1 预测模型构建3.1.1 数据收集与预处理3.1.2 特征选择与提取3.1.3 模型训练与验证3.2 预测内容与指标3.2.1 肿瘤性质判断3.2.2 淋巴结转移预测3.2.3 其他相关风险预测3.3 基于预测结果的手术方案制定3.3.1 手术方式选择3.3.2 手术范围确定3.3.3
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模型性能评估 留出法 模型性能评估主要是对模型泛化误差进行评估，需要用测试集来测试模型对新样本的判别能力，然后推测误差作为泛化误差的近似。 验证集：验证集一般用于进一步确定模型中的超参数（例如正则项系数、神经网络中隐层的节点个数，k值等）验证集与测试集有什么区别？ 交叉验证法 将数据集分成k个大小相等的互斥子集，取k-1个子集并集作为训练集，1个作为测试集。如图是十次十折交叉验证，每次的训练集...
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