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經驗誤差和過擬合
時間 2021-01-18
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錯誤率(error rate)分類錯誤的樣本數佔樣本總數的比例 準確率=1 - 錯誤率 誤差學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異 在訓練集上的誤差叫訓練誤差或經驗誤差;在新樣本上的誤差稱爲泛化誤差。 過擬合:訓練誤差很小,泛化誤差大 欠擬合:訓練誤差很大 欠擬合容易克服,但過擬合是機器學習面臨的關鍵障礙,是無法避免的。 的關鍵障礙,是無法避免的。
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