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模型选择中的交叉验证方法：原理、应用与比较.docx

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    模型选择中的交叉验证方法：原理、应用与比较

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，机器学习和数据挖掘技术在众多领域中发挥着关键作用，从金融风险预测到医疗诊断，从图像识别到自然语言处理，它们为解决复杂问题提供了强大的工具。而在这些技术的应用中，模型选择是至关重要的环节，直接关系到模型的性能和应用效果。

    模型选择的核心目标是从众多候选模型中挑选出能够在未知数据上表现最优的模型。不同的机器学习模型具有各自独特的假设和学习方式，例如线性回归模型假设数据具有线性关系，决策树模型通过构建树形结构进行决策，神经网络模型则擅长处理复杂的非线性关系。当面对具体问题时，选择合适的模型变得极具挑战性

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