機器學習中評價方法

經驗誤差和泛化誤差 經驗誤差=訓練誤差 泛化誤差=正式使用的誤差 ≈ \approx ≈測試誤差 過擬合：經驗誤差小，泛化誤差大 欠擬合：經驗誤差大 錯誤率和精度 精度： a c c = 1 m ∑ i = 1 m I ( f ( x i ) = y i ) ) acc=\frac1m\sum_{i=1}^m\mathbb{I}(f(x_i)=y_i)) acc=m1​i=1∑m​I(f(xi​)

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