機器學習之模型評估與選擇

模型評估與選擇 目錄算法 模型評估與選擇網絡 1、經驗偏差與過擬合app 2、評估方法機器學習 3、性能度量函數 4、比較檢驗工具   1、經驗偏差與過擬合 偏差：模型實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差別 錯誤率：分類錯誤的樣本佔樣本總數的比例，若是在每一個樣本中有a個分類錯誤，則錯誤率E=a/m 精度：1-錯誤率 訓練偏差/經驗偏差：模型在訓練集上的偏差 泛化偏差：模型在新樣本上的偏差   實

>>阅读原文<<