機器學習中的評估指標

一.  機器學習的目標 什麼模型好？？   泛化能力強！！！能很好的適用於沒見過的樣本。例如  錯誤率低  精度高 我們手上沒有未知的樣本，如何可靠評估？？ 關鍵：獲得可靠的測試集數據？ 測試集（用於評估）應該與訓練集（用於模型學習）"互斥" 二. 機器學習的評估方法 1.留出法 注意： 1.測試集不能太大，不能太小 2.多次重複劃分 3.保持數據分佈一致性 2.自助法 3.交叉驗證法 三. 機器

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