机器上的pv和sv是什么意思？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
PV是机器学习模型根据输入数据预测的输出结果，它是模型在训练过程中学习到的权重和参数的综合体现。
PV的准确性决定了机器学习模型的预测能力和性能。
SV是机器学习模型中使用的输入变量，也称为特征变量，它是用来影响和预测输出变量的因素。
SV的选择和处理都会对最终的PV产生影响。
在训练过程中，通过不断调整和优化SV的权值，以使得模型的PV尽可能接近真实值，从而提高整个模型的准确性和性能。