第一章 統計學習及監督學習概論（四）

1.4 模型評估與模型選擇 1.4.1 訓練誤差與測試誤差 統計學習的目的是使學到的模型不僅對已知數據而且對未知數據都能有很好的預測能力。當損失函數給定時，基於損失函數的模型的訓練誤差和測試誤差就自然成爲學習方法評估的標準。 學習到的模型爲 Y = f ^ ( X ) Y=\hat{f}(X) Y=f^​(X)，則訓練誤差是模型 Y = f ^ ( X ) Y=\hat{f}(X) Y=f^​(X

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