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2021-10-07 16:57:15
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原创 机器学习西瓜书之模型评估与选择
模型评估与选择 1、经验误差和过拟合 精度和错误率 错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。E = a/m 精度：1-E 学习器在训练集上的误差称为”训练误差“或”经验误差“，在新样本上的误差称为”泛化误差“。 我们期望能获得一个经验误差最小，对训练集分类正确的学习器。但是这不是我们真正想要的模型。 上面所说的学习器可能过分贴合训练集，导致在实践应用中，面对新样本泛化性能差。 过拟合和欠拟合 当学习器把训练样本学的太好了的时候，很可能已经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般
2021-03-02 22:08:00
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空空如也
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