model selection 模型選擇
假設現有一個有限的模型集合M，如何自動的選出適合的模型，避免偏差與方差失衡情形？ 1 交叉驗證 將訓練樣例分爲兩部分，Strain和Scv，選擇模型時只用Strain，然後用Scv評分，選最優的。 這樣實際上是用泛化誤差評分的。七三開是最常用的比例。缺點是浪費了訓練數據。即使選擇完後重新用整個訓練集訓練，但在選擇最優模型時依然只用了一部分，導致擇優效果下降。 k折交叉驗證 將數據分爲k份，訓練k次
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