2 模型評估與選擇

2.1 經驗誤差與過擬合 錯誤率(error rate): 通常我們把分類錯誤的樣本數佔樣本總數的比例稱爲錯誤率. E=amE = \frac{a}{m}E=ma​ 精度: 精度等於 1 - 錯誤率 (常表示爲百分比形式),即: 精度=(1−am)×100%精度 = (1-\frac{a}{m})×100\%精度=(1−ma​)×100% 更一般地,我們把學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的

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