學習器的性能度量（機器學習評價指標：Accuracy、Precision、Recall、F1-score）
對模型的泛化性能進行評估，不僅需要有效可行的實驗估計方法，還需要有衡量模型泛化能力的評價標準 迴歸任務中最常用的性能度量是「均方誤差」（MSE） 分類任務中的評價標準更爲全面，下面着重介紹分類評價任務中的模型性能度量標準 1. 錯誤率（error_rate）與準確率（accuracy） (既適用於二分類也適用於多分類任務) 準確率：分類正確的樣本數佔樣本總數的比例 錯誤率：分類錯誤的樣本數佔總樣本
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