機器學習模型性能評估方法筆記

模型性能評估綜述 對於模型性能的評估，咱們一般分爲一下三步： 1. 對數據集進行劃分，分爲訓練集和測試集兩部分； 2. 對模型在測試集上面的泛化性能進行度量； 3. 基於測試集上面的泛化性能，依據假設檢驗來推廣到所有數據集上面的泛化性能web 數據集的劃分 對於模型來講，其在訓練集上面的偏差咱們稱之爲「訓練偏差」或者「經驗偏差」，而在測試集上的偏差稱之爲「測試偏差」。由於測試集是用來測試學習期對於

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