《機器學習實戰》《西瓜書》筆記（二）- 模型評估與選擇
《機器學習實戰》《西瓜書》筆記（二）- 模型評估與選擇 經驗誤差與過擬合 錯誤率與精度 錯誤率是分類錯誤的樣本數佔樣本總數的比例，精度是分類正確的樣本數佔樣本總數的比例。 誤差與經驗誤差 學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異稱爲「誤差」，學習器在訓練集上的誤差稱爲訓練誤差/經驗誤差，在新樣本上的誤差稱爲「泛化誤差」。 過擬合與欠擬合 然而，當學習器把訓練樣本學得"太 好"了的時候，很可能
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