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您好,非常感谢您的代码,我在evalueate.py文件里,更改了estimator.eval()和regressor.eval(),分别改为estimator.train()和regressor.train(),在同样的模型参数、同样的数据集(test)下,得到了不一致的结果。二者的结果分别是 train模式:# AUC: 0.4784 # Error Rate: 5.66% # Failure Rate: 8.36% eval模式: # AUC: 0.4472 # Error Rate: 6.45% # Failure Rate: 12.28%。 请问这是正常的吗?我理解的在同一个模型参数文件,同样的数据集,train和eval模式应该输出结果一致。您可以帮我解答一下嘛?
您好,非常感谢您的代码,我在evalueate.py文件里,更改了estimator.eval()和regressor.eval(),分别改为estimator.train()和regressor.train(),在同样的模型参数、同样的数据集(test)下,得到了不一致的结果。二者的结果分别是
train模式:# AUC: 0.4784 # Error Rate: 5.66% # Failure Rate: 8.36% eval模式: # AUC: 0.4472 # Error Rate: 6.45% # Failure Rate: 12.28%。 请问这是正常的吗?我理解的在同一个模型参数文件,同样的数据集,train和eval模式应该输出结果一致。您可以帮我解答一下嘛?