1.模型評估的方法與性能度量

周志華《機器學習》筆記整理web 1.評估模型的方法 一般，將學習器的預測輸出與真實輸出之間的差別稱爲「偏差」。 學習器在訓練集上的偏差叫作「經驗偏差(empirical error)」或者「訓練偏差(traing error)」；在新樣本上的偏差叫作「泛化偏差(generalization error)」。算法 咱們但願獲得在新樣本上表現很好的學習器，但實際上，咱們並沒有法獲得新樣本。所以，只能

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