对不起，如果我的问题听起来很幼稚…我对机器学习和回归分析真的很新手。我最近作为硕士生加入了一个机器学习实验室。我的教授希望我为实验室即将提交的一篇关于他们开发的回归算法的论文撰写“实验与分析”部分。问题是我不知道该做什么。他说算法已经稳定并完成，他们已经写好了论文的第一部分，我需要撰写评估部分。我真的不知道该怎么做。我参与了算法的编码，并且我对它理解得相当好，但我不清楚为了评估和分析其性能我必须完成哪些任务。-我从哪里获取数据？-测试过程是什么？-需要进行哪些分析？我对研究和论文写作都很新手，真的不知道该怎么做。我最近阅读了很多论文，但我在分析机器学习算法方面没有任何经验。你能指导我并以新手级别解释这个过程吗？详细的回答将不胜感激
谢谢

回答：

• 你需要一个测试数据集来评估性能。如果你没有，可以将你当前运行该算法的训练数据集划分为训练集和交叉验证集（不重叠）。

  通过从交叉验证集中去除预测值（y值）来创建测试集。

  使用训练数据集运行算法以训练模型。

  一旦你的模型训练完成，使用去除预测值的“测试集”来测试其性能。

  为了评估性能，你可以使用均方根误差（RMSE）指标。你需要使用算法对测试集中每个样本所做的预测，以及相应的实际预测值（你之前去除以输入测试集的）。你可以在这里找到更多信息 这里。