机器学习中什么是基准

在机器学习中，基准（baseline）通常指的是一个简单且基本的模型或方法，用于与其他更复杂的模型进行比较。基准模型可以是最简单的算法或规则，它提供了一个性能参考点，用来评估其他模型的性能。通过将新模型与基准模型进行比较，我们可以判断新模型是否能够提供更好的性能。

基准模型的选择通常取决于具体的问题和数据集。例如，在分类问题中，常见的基准模型可以是随机分类器、常数分类器或简单的线性分类器。在回归问题中，常见的基准模型可以是预测目标变量的平均值或中值。

通过与基准模型进行比较，我们可以评估新模型的改进程度，并确定其是否具有实际应用的潜力。