保留值是什麼意思

保留值（Retention Value）是資料挖掘和機器學習中的一個概念，用於描述數據點在分類或預測模型中的重要性。保留值是指在模型訓練過程中，如果去掉一個數據點，模型性能會下降多少。

在許多情況下，數據集中可能包含一些對模型性能影響較小的數據點，這些數據點的保留值較低。相反地，一些數據點可能對模型性能有著重要的影響，這些數據點的保留值較高。

保留值可以用來識別數據集中最重要的數據點，這些數據點可能對模型的預測結果有著決定性的影響。通過識別這些數據點，可以更好地理解模型的行為，並且可以對數據進行刪除或修改，從而提高模型的性能。

保留值也可以用來評估數據集的質量，如果數據集中有大量的數據點具有較低的保留值，那麼這可能表明數據集的質量不高，需要進行進一步的清洗或處理。