cv计算公式excel
1.基本步骤：
（1）计算每个特征的均值和标准差；
（2）利用均值和标准差将原始数据标准化为标准分布数据；
python基础练习（3）将数据集划分为训练集和测试集；
（4）使用机器学习模型对训练集进行训练；
函数iferror的使用方法（5）在测试集上预测输出结果与实际结果进行比较，以评估模型的准确度和泛化能力；
（6）重复使用新的数据集，调整参数，以获得最佳的效果。
2.使用excel：
（1）计算每个特征的均值和标准差：使用excel的函数AVERAGE()和STDEV()可以计算每个特征的均值和标准差；
（2）标准化原始数据：使用excel的函数ZSCORE()可以将原始数据标准化为标准分布数据；关于c语言的书籍
（3）划分数据集：使用excel的函数RAND()可以随机划分数据集；
（4）训练模型：在excel中使用Data Analysis功能可以调用Linear Regression和Logistic Regression等机器学习模型；
（5）预测并评估模型：使用excel的函数IFERROR()可以对比预测结果和实际结果；编码工具
表格所有数据随机加数字（6）重复多次，获取最佳效果：使用excel的函数AVERAGEIF()可以计算多次计算结果的平均值，以得到最优参数。
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