《数据科学与分析：Python语言实现》 —1.4.4 建模与评价
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《数据科学与分析：Python语言实现》 一书中第1章，第1.4.4节，作者是［英］赫苏斯·罗格尔–萨拉查（Jesús Rogel-Salazar），白 皓 刘江一 上官明乔 刁 娟 译。
1.4.4 建模与评价
将干净的数据集输入到机器学习或统计模型中是一个良好的开端。尽管如此，问题仍然在于最适合使用的算法是什么。这个问题的部分答案是，最佳算法取决于你所拥有的数据类型以及它的完整性，也取决于要解决的问题。一旦模型已经建立并且通过训练数据集测试，接下来要做的是评估模型与测试数据集的有效性和准确性，并决定模型是否适合部署。
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