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机器学习模型的选择与训练

在文化遗产保护领域，机器学习模型的选择与训练是至关重要的一步。选择合适的模型和数据集可以显著提高文化遗产监测的准确性和效率。本节将详细介绍机器学习模型的选择原则、数据集的准备方法以及模型的训练过程。

1.模型选择原则

1.1确定问题类型

在选择机器学习模型之前，首先需要明确监测任务的具体问题类型。文化遗产监测中常见的问题类型包括：

分类任务：例如，识别图像中的文物类型或判断某个文物是否受损。

回归任务：例如，预测文物的年代或评估文物的损坏程度。

聚类任务：例如，对不同类型的文物进行聚类分析，以便更好地管理。

异常检测任务：例