模型的評估：性能量度

對學習器的泛化能力的評估需要一套標準，也就是性能量度（performance measure）。使用不同的性能量度往往會導致不同的評判結果，所以模型的好壞是相對的。所以什麼樣的模型是好的不僅取決於算法和數據，還取決於任務需求。不要以爲的掉進更復雜更難的模型就一定更好的陷阱。 回到模型評估 迴歸任務 迴歸任務中，我們要預測一個連續的值，最常見的就是「均方誤差」（MSE） 分類任務 1、正確率、錯誤率

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