Вопросы о выборе модели с использованием перекрестной проверки
Допустим, набор данных был разделен на наборы для обучения и тестирования.Несколько моделей сравнивались с использованием перекрестной проверки на обучающих наборах данных.
В одном сценарии некоторые модели давали одинаковые ошибки проверки.
В другом сценарии точность моделей может составлять 99%, 98%, 97%, 95%, 90% ....... и т. Д.
Не могли бы вы посоветовать, как и почему выбрать модель для этих двух сценариев?
Я понимаю, что набор тестовых данных предназначен только для оценки ошибки обобщения.Но для сценариев выше, пора ли использовать тестовый набор данных для оценки этих моделей.