这种代表像我这样的人，他们喜欢《星球大战》和《帝国反击战》，但讨厌电影《乱世佳人》。 那么，这代表一个真正热爱星球大战但不喜欢旧风格，浪漫戏剧的人，好吗？ 因此，我将`5`星的评分定为`The Empire Strikes Back (1980)`和`Star Wars (1977)`，将`1`星的评分定为`Gone with the Wind (1939)`。 因此，我将尝试为该虚拟用户找到建议。
例如，多项式拟合的多项式次数。 因此，我们的想法是尝试使用模型的不同值，不同的变体，使用 K 折交叉验证对它们进行度量，然后找到一个对测试数据集最小化误差的变量。 那是您在那里的最佳去处。 在实践中，您想使用 K 折交叉验证来衡量模型相对于测试数据集的准确性，并且只是不断完善该模型，继续尝试其中的不同值，继续尝试该模型的不同变体，甚至尝试完全不同的建模方法，直到您找到使用 K 折交叉验证最大程度地减少错误的技术为止。
例如，多项式拟合的多项式次数。 因此，我们的想法是尝试使用模型的不同值，不同的变体，使用 K 折交叉验证对它们进行度量，然后找到一个对测试数据集最小化误差的变量。 那是您在那里的最佳去处。 在实践中，您想使用 K 折交叉验证来衡量模型相对于测试数据集的准确率，并且只是不断完善该模型，继续尝试其中的不同值，继续尝试该模型的不同变体，甚至尝试完全不同的建模方法，直到您找到使用 K 折交叉验证最大程度地减少误差的技术为止。
让我们深入一个例子，看看它是如何工作的。 我们将再次将其应用于鸢尾花数据集，重新访问 SVC，然后我们将进行 K 折交叉验证，看看它有多简单。 我们实际上使用一些真实的 Python 代码在此处进行 K 折交叉验证和训练/测试。 您会发现它实际上非常易于使用，这是一件好事，因为这是您应使用的一种技术，用于在监督学习中测量模型的准确性和有效性。
让我们深入一个例子，看看它是如何工作的。 我们将再次将其应用于鸢尾花数据集，重新访问 SVC，然后我们将进行 K 折交叉验证，看看它有多简单。 我们实际上使用一些真实的 Python 代码在此处进行 K 折交叉验证和训练/测试。 您会发现它实际上非常易于使用，这是一件好事，因为这是您应使用的一种技术，用于在监督学习中测量模型的准确率和有效性。
事实证明，当我们使用多项式拟合时，最终得出的总体得分甚至低于我们的原始得分。 因此，这告诉我们多项式内核可能过拟合。 当我们使用 K 折交叉验证时，它显示出比线性核函数更低的分数。
这里重要的一点是，如果我们仅使用单个火车/测试单元，就不会意识到我们过拟合。 如果我们像在线性内核上那样只进行一次训练/测试拆分，我们实际上会得到相同的结果。 因此，我们可能会无意间在此处过拟合数据，甚至在不使用 K 折交叉验证的情况下甚至都不知道。 因此，这是一个很好的例子，它说明了救援人员使用 K 折的情况，并警告您过拟合，在这种情况下，单次火车/测试分站可能无法解决这一问题。 因此，请将其放在工具箱中。
这里重要的一点是，如果我们仅使用单个训练/测试单元，就不会意识到我们过拟合。 如果我们像在线性内核上那样只进行一次训练/测试拆分，我们实际上会得到相同的结果。 因此，我们可能会无意间在此处过拟合数据，甚至在不使用 K 折交叉验证的情况下甚至都不知道。 因此，这是一个很好的例子，它说明了救援人员使用 K 折的情况，并警告您过拟合，在这种情况下，单次训练/测试分站可能无法解决这一问题。 因此，请将其放在工具箱中。
实际上，可以通过所谓的**迁移学习技术**来训练预训练的模型甚至识别全新的类别。 这项技术不在本书的讨论范围之内，[但是您可以从 Keras 的博客中的示例中了解它](https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html)。
