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另外網站验证集准确率上不去- 程序员宅基地也說明：K折交叉验证：传统的求准确度的方法是将整个数据分为训练集和测试集，并根据测试数据计算出准确度，但这并不是最佳方法，因此我们采用K折交叉验证是许多精度的平均值，并且 ...
這兩本書分別來自國際學村 和秀威資訊所出版 。
國立勤益科技大學 機械工程系 黃智勇所指導 許志安的 機械學習分類演算法在線性致動器缺陷元件檢測之應用 （2021），提出訓練集測試集準確度關鍵因素是什麼，來自於線性致動器、缺陷檢測、主成分分析、支持向量機、K-近鄰演算法。
而第二篇論文中原大學 電機工程學系 廖裕評所指導 吳子健的 基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人 （2021），提出因為有 人工智能、深度學習、麥克納姆輪、深度攝影機、PID控制、機器人的重點而找出了 訓練集測試集準確度的解答。
最後網站機器學習- 訓練集、驗證集、測試集- PTT看板baichuan - 干饭人則補充：隨機森林與其他機器學習方法不同的是存在 OOB ，相當於自帶多套訓練集和測試集，自己內部就可以透過 OOB 值作為評估模型準確度的一個方式。
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為了解決訓練集測試集準確度 的問題，作者DavidCho 這樣論述：
百萬考生口碑唯一推薦！ 考題會更新，新制多益單字大全當然也要更新！ 多益必考主題分類、大數據分析精準選字、 貼近實際測驗的例句、出題重點詳細講解， 搭配符合出題趨勢的練習題， 不論程度，完整照顧考生需求，學習更有效率， 熟悉字彙和考點，好分數自然手到擒來！ 備考新制多益單字、讓分數激增，只要這本就夠！ 精益求精、完整掌握最新多益測驗出題傾向的單字大全，多年來在台灣是百萬考生的第一選擇，不論是選字、出題重點講解還是練習題，均完全依照最新出題趨勢來更新內容，徹底摸透新制多益測驗的必考重點，全方面照顧考生需求。本次修訂將出題頻率較低的單字刪除，並增加最新的常考單字，出題重點講解亦
同步按最新出題傾向更新內容，讓考生能讀到最貼近最新出題趨勢的內容、學習效果更好！ ★ 編排設計，跟以前一樣好學好用！ 除了更新的部分之外，以往為考生著想的編排設計一樣保留： 【依單字出題頻率排序】按照出題頻率排序重點單字，更快掌握新制多益考試重點。 【最貼近考題內容的例句】個別單字搭配的例句內容，如實反映最新出題內容趨勢。 【方便好查的單字索引】複習時搭配索引，快速找出想看的內容，不只提升效率、更有效果！ ★ 不管什麼程度，都能按照學習需求，搭配適合的學習計畫，30 天達成目標！ 本書提供檢測自我實力的診斷測驗，學習前可先評估自己的程度，從「600 ~
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語120」，本次改版特別針對一般學習者較弱的英澳口音，推出「核心單字英澳口音基本學習」版本音檔，讓學習者可以針對自己的弱點加強練習，9 種版本、長達14小時的 MP3，絕對能滿足各種不同學習狀況的需求！ 本書特色 ◆ 跟隨新制多益測驗的最新出題趨勢，更新常考字彙及出題重點 ◆ 按照最常出現的內容分類成 30 個主題，只要 30 天就能征服新制多益常考單字 ◆ 收錄「常考語句」、「易混淆單字」、「同義詞」、「文法」等最新出題重點 ◆ 依出題頻率高低來排序單字，可依個人需求及目標分數選擇性學習 ◆ 提供可反覆演練的精選試題和實戰模擬試題，立即檢視學習成果 ◆ 收錄
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機械學習分類演算法在線性致動器缺陷元件檢測之應用
為了解決訓練集測試集準確度 的問題，作者許志安 這樣論述：
將線性滑軌與精密滾珠導螺桿的功能整合在單一組件的線性致動器，因兼具高剛性與行程精度，常應用於自動化產業的精密定位、量測..等設備。但因組成元件較多且複雜，元件的組裝品質常是決定線性致動器性能的關鍵。目前，大多數的製造商雖可透過麥克風，以量測線性致動器運轉的噪音值分辨不良品，但後續尚需大量人工檢查瑕疵元件，以確認產品不良的原因。本研究希望透過感測器與機械學習分類法，達到快速且自動化檢測出不良品，並可分辨缺陷元件狀態。滑塊螺帽是由線性滑軌之滑塊與滾珠螺桿之螺帽組成，為線性致動器最常發生不良品的組件，尤其是滾珠間隙、迴流器與螺帽的段差..等。本研究以三軸加速計安裝於滑塊螺帽，以及將麥克風安裝在實驗
平台上，透過往復運轉蒐集振動訊號與聲音訊號，並轉換為時間域與頻率域特徵值，還透過主成分分析(PCA)探討其特徵特性。機械學習分類法部份，使用K-近鄰演算法(KNN)與支持向量機(SVM)，對4類滾珠間隙、4類迴流器段差缺陷狀態、4類段差缺陷程度，進行分類訓練與測試並比較其效益。因分類數目高達52種，將耗費較大建模與測試時間，不利快速線上檢測，所以本研究採用三階段的模型數據分析，同時保有相當的分類準確度且大量降低演算時間。實驗結果顯示，透過三階段的分類架構，振動與聲音訊號的最佳分辨率為SVM-最佳高斯核82.59%與94.06%。驗證本研究模型對於線性致動器缺陷元件檢測與分類的可行性。
航空氣象學【2022年版】
為了解決訓練集測試集準確度 的問題，作者蕭華,蒲金標 這樣論述：
航空氣象學屬於應用氣象學之範疇，其主要任務在於保障飛航安全，提高飛航效率。 在實務上著重於利用適當的天氣條件，避開惡劣的天氣，使飛機順利完成飛行任務。 本書編修者蒲金標 博士為航空氣象學權威，在民航局實際從事航空氣象工作三十六年，參與民用航空局航空氣象現代化系統計畫，先後架設松山和台灣桃園國際機場低空風切警告系統，並建置航空氣象服務網站。2008年在民航局飛航服務總台副總台長退休後，繼續從事研究以氣壓跳動與機場低空亂流之相關性，並於2017年8月在松山機場架設一套松山機場低空亂流警告系統，對台灣飛航有許多重要貢獻。 本書所有各種天氣報告及天氣預報之內容次
序及傳播程序等，均依照世界氣象組織（WMO）國際航空氣象服務（Meteorological Service for International Air Navigation. WMO Technical Regulations Vol.Ⅱ）以及國際民航組織（ICAO）國際民航公約第三號附約（ANNEX 3 to the convention on international civil aviation）之各項共同準則，符合目前航空氣象服務之國際規定。 本書計分三篇，各篇均自成系統，可獨立參考閱讀。第一篇論述飛航氣象基本要素，含物理學之理論研究以及各要素之應用於航空方面；第二篇討論影響飛
航安全之天氣，詳細討論可能危害飛航之情況及應付迴避之方法。第三篇敘述航空氣象服務，略述航空氣象機構、業務及工作技術內容等。適用於「航空氣象學」課程，也可當作高考、民航、升職等考試、軍官轉任民航特考與學科項目入門用書。 本書特色 ✓航空氣象學權威、前民航局飛航服務總台副總台長蕭華＆蒲金標專業撰寫，最新編修！ ✓完整收錄航空氣象學之基本理論及各項公式，課程／考試必備用書！ ✓全面介紹航空科學、天氣觀測、飛航安全、航空氣象服務，掌握上榜關鍵！ ✓全台各地航空氣象機構之工作技術內容詳實說明，理論與應用並重！ ✓附天氣報告電碼＆天氣預報電碼，編碼、填圖、天氣分析一次到位！
基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人
為了解決訓練集測試集準確度 的問題，作者吳子健 這樣論述：
根據統計，台灣農藥每單位用量，每公頃平均最高曾到十七公斤，居高世界第一位。而農藥用多了，食品內的農藥濃度便會提升，對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場，有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多，由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下，使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人，其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置，應用於有機農
場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統：視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識，也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構，機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置，轉動機器手臂並啟動除蟲器，完成除蟲動作。