Machine Learning---8--模型評估與分類性能度量

轉自：http://www.cnblogs.com/hemiy/p/6237539.html 1、經驗誤差與過擬合 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」(error rate)，即如果在m個樣本中有a個樣本分類錯誤，則錯誤率E=a/m；相應的，1-a/m稱爲「精度」(accuracy)，即「精度=1一錯誤率」。更一般地，我(學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異稱爲「誤

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