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数据集不均衡意味着什么？
样本数小于或大于所需样本数
特征列包含许多缺失值
与其中某些输出（类别）对应的训练示例相比其他输出要多得多
我们可以从单个混淆矩阵中提取哪些信息？
对数损失和/或均方误差
数据集是否过度拟合训练集
模型所出现的错误类型
为什么像“真正”或“准确度”这样的指标不直接用于训练我们的模型？
数学上的限制阻碍了这些指标用于某些训练方案
细微的模型改进通常不会影响这些指标
以上都是
在检查工作前，必须回答所有问题。
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