模型训练是什么意思?

模型训练就是教计算机学习数据的过程。通过大量例子，模型逐渐掌握规律。比如识别图片时，模型会看成千上万张照片，记住猫和狗的特征。训练需要反复调整参数，让结果越来越准确。数据质量直接影响模型表现，数据越多效果越好。训练完成后，模型就能处理新数据了。

训练的关键步骤

训练分为准备数据、选择算法、调整参数和验证效果。数据要分成训练集和测试集，避免模型死记硬背。算法决定模型如何学习，常见的有神经网络和决策树。参数调整需要反复试验，找到最佳组合。验证时用新数据测试，确保模型真正学会知识而不是背答案。整个过程可能需要几天甚至几周时间。