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機器學習中評價方法
時間 2020-12-30
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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=m1i=1∑mI(f(xi)
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