16 나는 kaggle 블로그에 관한 기사 를 겪고있었습니다. 저자는 머신 러닝의 효과 성 (CV)과 함께 머신 러닝의 효과에 대한 지표로 'LB 점수'와 'LB 맞춤'을 반복해서 언급합니다. 'LB'의 의미에 대한 연구를 통해 나는 꽤 많은 시간을 보냈으며, 사람들은 일반적으로 많은 배경없이 LB로 직접 언급한다는 것을 깨달았습니다. 내 질문은- 'LB'는 무엇입니까? machine-learning accuracy — 라 라드 88 소스
19 Kaggle의 맥락에서, 수단 L에 eader의 B의 오드 (강조 내). — 엠레 소스 감사. 그것은 kaggle 대회에만 적용되는 것 같습니다. — rraadd88 옳은. 중요하지 않습니다. — Emre 점수는 일반적 으로 로그 손실과 같은 일부 표준 메트릭이며 Kaggle에 대한 논의에서 LB 점수에 중점을 두는 것은 장기 실행되는 공개 테스트 세트의 사용 (및 과도한 사용 가능성)에 관한 것입니다. — Neil Slater