Модели стекирования для получения прибыли Точность является основной оценочной матрицей для большинства задач машинного обучения. Он говорит, насколько хороша ваша модель в определении взаимосвязей и закономерностей между переменными. Это количество правильно спрогнозированных точек данных из всех точек данных, и рекомендуется рассчитать точность как обучающих, так и проверочных данных. Если точность обоих наборов близка друг к другу, то модель имеет тенденцию работать лучше в..