連載｜模型評估與過擬合（上）

模型評估與過擬合 1、誤差 錯誤率（error rate）：分類錯誤的樣本佔總樣本的比例 準確率（accuracy）：分類正確的樣本佔總樣本的比例 誤差（error）：學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異 經驗誤差（empirical error）：學習器在訓練集上的誤差 泛化誤差（generalization）：學習器在新樣本上的誤差 測試誤差（test error）：學習器在測試集上

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