本文探讨了模型评估的常见方法及量化指标，分析了如何依据这些指标挑选最优模型，并解析了模型泛化误差的组成部分。
本章主要讲了三个问题：
- 评估一个模型（学习器），常见的方法有哪些？
- 评估的方法确定后，衡量一个模型（学习器）泛化能力的常见量化指标有哪些，并根据这些量化指标如何选择一个好的模型？
- 模型（学习器）的泛化误差由哪几部分组成？
其中本章第2节回答了上面的第一个问题。本章第1、3、4节回答了第二个问题。本章第5节回答了第三个问题。
本章章节安排如下图：
本章各小节知识点结构图如下：
周志华老师《机器学习》 第02章 《模型评估与选择》 笔记
本章主要讲了三个问题：
其中本章第2节回答了上面的第一个问题。本章第1、3、4节回答了第二个问题。本章第5节回答了第三个问题。
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