机器学习领域有个很重要的假设:IID独立同分布假设,就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的, 这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。
也就是说,在训练数据和测试数据是独立同分布的情况下,在训练集上训练得到的模型能很好地在测试集上泛化,取得良好的性能。
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