【李航-統計學習方法】1.4模型評估與模型選擇

1、訓練誤差與測試誤差 不同的學習方法會給出不同的模型。當損失函數給定時，基於損失函數的模型的訓練誤差和模型的測試誤差就成爲學習方法評估的標準。 訓練誤差的大小，對判斷給定的問題是不是一個容易學習的問題有意義。也就是說，一個問題越容易學習，那麼它的訓練誤差就越小。但這本質上不重要。 測試誤差，反映了學習方法對未知的測試數據集的預測能力。測試誤差小的方法具有更好的預測能力，是有效的方法。通常將學習方

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