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1. 使用单一评价标准 　　机器学习涉及很多可以选择的算法和需要调优的超参数，往往难以在一开始就找到最佳选择。因此，应用机器学习是一个反复迭代的过程，通过不断地调整和尝试各种选择并评估其结果，逐步找到更好的算法和参数，使得模型的性能逐步提高。在这一过程中，使用一个单一的评价指标来对模型性能进行评估，可以立即知道所进行的调整是否有效，有利于提高迭代的效率。 　　例如使用不同的超参数得到了两个分类器 …
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