Baseline模型在機器學習中指的是一個簡單、易於實現的模型，用作與更複雜的機器學習模型進行比較的參照物。它提供了一個起點，幫助研究人員評估其他模型的性能。Baseline模型的目的在於建立一個相對簡單但具有一定預測能力的模型，以便比較後續模型的改進效果。
在不同的機器學習任務中，基線模型可以有很多種形式，例如隨機分類器、最常見類別分類器、簡單線性回歸、常數預測等。這些模型通常不涉及許多高級技術和最佳化手段，但它們可以幫助確定模型改進的有效性和性能提升。在實際套用中，還可以根據任務的特點選擇其他更合適的基線模型，如時間序列預測中的移動平均模型，或自然語言處理任務中的TF-IDF加上樸素貝葉斯分類器。
總的來說，基線模型在機器學習中具有重要意義，它為比較和評估更複雜模型的性能提供了一個參考點。一個好的實踐是在項目開始階段先建立一個基線模型，然後不斷嘗試改進和最佳化算法。