模型的評估與選擇

一、評估方法 1.1 留出法 「留出法」（hold-out）直接將數據集D劃分爲兩個互斥的集合，其中一個集合作爲訓練集S，另一個作爲測試集T，即在S上練出模型，用T來評估其測試誤差，作爲對泛化誤差的估計。常見的做法是將大約2/3~4/5的樣本用於訓練，剩餘樣本用於測試。更一般的取70%作爲訓練，30%作爲測試。 注意： 訓練/測試集的劃分儘可能保持數據分佈的一致性，避免因數據劃分過程中引入額外的偏

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