AI参考线默认选项是指在使用人工智能（AI）技术时，系统或软件自动设置的一些参数或规则。这些参数或规则可以帮助用户更好地利用AI技术，提高其性能和效果。
1. 数据预处理：AI参考线默认选项可以包括对输入数据的预处理步骤，如归一化、标准化等。这些步骤可以帮助消除数据中的噪声和异常值，提高模型的泛化能力。
2. 特征选择：AI参考线默认选项可以包括一些常用的特征选择方法，如基于相关性的特征选择、基于信息增益的特征选择等。这些方法可以帮助用户从大量特征中筛选出对模型性能影响较大的特征，从而提高模型的准确性和稳定性。
3. 模型评估：AI参考线默认选项可以包括一些常用的模型评估指标，如准确率、召回率、F1分数等。这些指标可以帮助用户了解模型的性能表现，以便进行进一步的优化和改进。
4. 超参数调优：AI参考线默认选项可以包括一些常用的超参数调优方法，如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。这些方法可以帮助用户在多个参数组合中寻找最优解，从而提高模型的性能。
5. 模型融合：AI参考线默认选项可以包括一些常用的模型融合方法，如集成学习、元学习等。这些方法可以帮助用户将多个模型的结果进行整合，以提高模型的整体性能。
6. 实时监控：AI参考线默认选项可以包括一些实时监控功能，如模型性能指标的实时更新、模型状态的实时展示等。这些功能可以帮助用户随时了解模型的运行情况，以便进行及时的调整和优化。
总之，AI参考线默认选项是指在使用人工智能技术时，系统或软件自动设置的一些参数或规则，旨在帮助用户更好地利用AI技术，提高其性能和效果。通过合理地设置这些默认选项，用户可以充分利用AI技术的优势，实现更加高效和准确的数据分析和预测。
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