ESL 7 模型的評估與選擇

bias, variance and Model Complexity 預測值與真實值得算是函數一般用兩種： 檢驗誤差或者泛化誤差，是在獨立的預測樣本上的預測誤差： 對於模型的評估和選擇有兩個目標： 模型評估：比較多個模型的performance從中選取最優 模型評價：估計它在測試集合的泛化誤差 數據集一般劃分爲：訓練集，驗證集，檢驗集 bias variance decomposition 對於

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