训练和测试过程

训练和测试是机器学习过程中的两个重要阶段。在训练阶段，模型通过学习大量的标记数据来调整其参数，以便能够准确地预测新的输入数据。这个过程通常涉及到优化算法，如梯度下降法，以最小化模型的预测误差。在测试阶段，模型使用未见过的数据来评估其泛化能力。这有助于我们了解模型在实际应用中的性能，并确定是否需要进一步调整模型或数据集。总之，训练和测试是确保机器学习模型性能的关键步骤。