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《機器學習》(周志華)學習筆記(二):模型評估與選擇
時間 2021-07-11
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引子:對於一個任務,往往有多種算法可供選擇,甚至同一種算法,參數設置不同,對應的模型也不一樣,我們需要對模型進行評估與選擇。評估依據是模型的泛化誤差。 1.泛化誤差概念理解 錯誤率(error rate)與精度(accuracy):根據模型分類錯誤的樣本佔中樣本的比例,如m個樣本中有a個分類錯誤,E =a/m。對應的,精度=1-a/m。 以此推廣,我們將預測輸出與實際真實輸出的差異稱之爲誤差(這裏
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