機器學習模型性能評估（一）：錯誤率與精度

機器學習是對給定的原始數據集構建最優學習模型，上篇文章講到《機器學習模型評估方法》，經過模型評估方法將原始數據集劃分訓練集和測試集，訓練集又可細分爲訓練集和驗證集。機器學習的整個流程包括訓練集和驗證集構建最優模型，最優模型評估測試集的測試偏差，經過測試偏差來評價學習方法的泛化能力，泛化能力是評價機器學習模型性能的金標準（如圖），即泛化能力強，對應的學習模型好。機器學習              

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