学会【超参数与模型验证】，大不了我请你吃辣条~

作为一个爱学习，爱分享，爱装逼，爱斗图，爱吃辣条，有梦想的年轻人，小天今天决定好好唠一唠超参数与模型验证。感兴趣的同学可以回顾一下之前分享的Scikit-Learn【上篇】、【下篇】，准备好辣条，车要开了~~有监督机器学习模型的基本步骤：(1) 选择模型类；(2) 选择模型超参数；(3) 用模型拟合训练数据；(4) 用模型预测新数据的标签。模型选择和超参数选择——可能是有效使用各种机器学习工具和技术的最重要阶段。一、什么是模型验证‍‍模型验证（model validation）其实很简单，就是在选择模型和超参数之后，通过对训练数据进行学习，对比模型对已知数据的预测值与实际值的差异。1.错误的模型验证方法鸢尾花数据来演示一个简单的模型验证方法：from skle ………………………………