如何选择机器学习模型进行数据分析

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//训练集x(N * d), y(N * 1); 测试集x, y(同分布的)
train_x, train_y, test_x, test_y = getData()  // MNIST

model = somemodel()            // SVM()，LASSO()
model.fit(train_x, train_y)       // 学习参数
predictions = model.predict(test_x)  // 预测模型

//验证模型
//分类任务: 分对的百分比
//回归任务: 计算MSE等
//11种评价指标
//一个预测的数，和真实数据之间的差距
score = score_function(test_y, predictions)  
```