进行模型比较的时候可能会出现哪些问题呢？
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1、模型评估得到的是测试集上的性能,并非严格意义上的泛化性能，两者并不完全相同。
2、测试集上的性能与样本选取关系很大,不同的划分,测试结果会不同,比较缺乏稳定性。
3、很多模型本身有随机性，即使参数和数据集相同,其运行结果也存在差异。
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