决策树是一种非参数的监督学习方法，通过对训练集数据学习，挖掘一定规则用于对新的数据集进行预测，通俗来说，是if-then决策集合。目的是使样本尽可能属于同一类别，分类更准确，通过递归选择最优特征对数据集进行分割，使每个子集都有一个最优分类过程。通过特征选择，选择最佳特征，将数据集分割成正确分类的子集。常用的特征选择及对应算法信息增益——ID3算法信息增益率——C4.5算法基尼系数——CART算法三

机器学习模型的评估方法主要目的是了解模型在训练数据上的表现，以确定模型是否有过拟合或欠拟合的问题，以及模型在新数据上的泛化能力。机器学习模型的评估方法涉及到多个方面，包括损失函数、训练误差、验证误差、测试误差、交叉验证、模型选择等。通过综合考虑这些因素，可以优化模型的性能，并选择具有较好泛化能力的模型。使用了Scikit-learn库中的函数生成了一个二分类数据集，并使用函数将其划分为训练集和测试

机器学习模型的评估方法主要目的是了解模型在训练数据上的表现，以确定模型是否有过拟合或欠拟合的问题，以及模型在新数据上的泛化能力。机器学习模型的评估方法涉及到多个方面，包括损失函数、训练误差、验证误差、测试误差、交叉验证、模型选择等。通过综合考虑这些因素，可以优化模型的性能，并选择具有较好泛化能力的模型。使用了Scikit-learn库中的函数生成了一个二分类数据集，并使用函数将其划分为训练集和测试

机器学习模型的评估方法主要目的是了解模型在训练数据上的表现，以确定模型是否有过拟合或欠拟合的问题，以及模型在新数据上的泛化能力。机器学习模型的评估方法涉及到多个方面，包括损失函数、训练误差、验证误差、测试误差、交叉验证、模型选择等。通过综合考虑这些因素，可以优化模型的性能，并选择具有较好泛化能力的模型。使用了Scikit-learn库中的函数生成了一个二分类数据集，并使用函数将其划分为训练集和测试

mfcc和fbank特征提取

决策树是一种非参数的监督学习方法，通过对训练集数据学习，挖掘一定规则用于对新的数据集进行预测，通俗来说，是if-then决策集合。目的是使样本尽可能属于同一类别，分类更准确，通过递归选择最优特征对数据集进行分割，使每个子集都有一个最优分类过程。通过特征选择，选择最佳特征，将数据集分割成正确分类的子集。常用的特征选择及对应算法信息增益——ID3算法信息增益率——C4.5算法基尼系数——CART算法三

logistic回归是一种二分类或多分类的概率型非线性回归模型，用于研究因变量与影响因素之间的关系。其主要思想是根据现有数据对分类边界线建立回归公式，从而进行分类。与线性回归不同的是，logistics回归的目标是找到最佳拟合参数，以便对不同特征赋予不同的权重。源自《机器学习实战》数据集，形式为(x,y,label)模型简单：Logistic回归的模型结构简单，易于理解和实现。速度快：Logist

llamafactory界面解析

llama-factory配置环境包（Window11）

主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维方法，它通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，通常用于高维数据的处理和可视化。ORL Dataset 是剑桥大学 AT&T 实验室制作的人脸数据集，其包含从 1992 年 4 月到 1994 年 4 月期间实验室成员的人脸图像。该数据集的图像分为 40 个不同主题，其中每个主题包含 10 幅图像。降低维度：PCA可以减少数据的维度，减少数据量