機器學習之模型評估（分類模型評估、迴歸模型評估、擬合）

1.6模型評估 學習目標 瞭解機器學習中模型評估的方法 知道過擬合、欠擬合發生情況 － 　　模型評估是模型開發過程不可或缺的一部分。它有助於發現表達數據的最佳模型和所選模型將來工作的性能如何。 　　按照數據集的目標值不同，可以把模型評估分爲分類模型評估和迴歸模型評估。 1 分類模型評估 準確率 預測正確的數佔樣本總數的比例。 其他評價指標：精確率、召回率、F1-score、AUC指標等 2 迴歸模

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