過擬合和欠擬合---西瓜筆記一

一:經驗誤差和泛化誤差 錯誤率:把分類錯誤的樣本佔總體樣本總數的比率 精度(accuracy)= 1 -錯誤率 誤差:把學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出的差異叫做誤差;學習器在訓練數據集上的誤差叫做經驗誤差或訓練誤差,而在新樣本的上的誤差叫做泛化誤差;對於我們來說,我們一定想使學習器在新樣本的誤差最少化,極致爲0;但我們並不知道新樣本;取而代之的只能使我們的學習器經驗誤差最小; 二:過擬合和欠
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