本文深入探討了樣本點(diǎn)與分類界面之間的距離定義及其對分類模型性能的影響，幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師理解如何優(yōu)化模型決策，提高分類準(zhǔn)確性與魯棒性。通過對特征選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理及樣本分布等因素的分析，本文提供了實(shí)用的優(yōu)化策略，助力提升分類任務(wù)的效果與穩(wěn)定性。...