機器學習簡單梳理

模型評估與選擇 留出法：留出一部分作爲驗證集合 交叉驗證：輪流作爲驗證集合 自助法：隨機抽樣，袋外誤差作爲泛化誤差，袋外概率1/e 約等於0.368 自助法（boostrap）：適用於小數據集，不易區分訓練和測試時，抽在抽樣誤差 查全率R：召回率 =（預測正且真實正）/真實正例 查準率P：準確率= （預測正且真實正）/預測正例 F1值： 2pr/(p+r) 宏查全率：多個兩兩分類混淆矩陣查全率的平

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