學習筆記 | 機器學習-周志華 | 5

第二章 模型評估與選擇 2.1 經驗誤差與過擬合 "錯誤率" (error rate) ，即如果在 m 個樣本中有 α 個樣本分類錯誤，則錯誤率 E= α/m; 1 一 α/m 稱爲**「精度」 (accuracy)** ，即"精度 =1 - 錯誤率" 更一般地，把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"誤差" (error),學習器在訓練集上的誤差稱爲"訓練誤差" (training

>>阅读原文<<