机器学习（二）——模型评估
误差： 经验误差： 在训练集样本中分类错误的样本占总训练样本集的比例，也称为训练误差 泛化误差： 在新样本上的误差比例。通常用它进行评估模型的好坏。 精度，错误率： 错误率是指错误的样本数占样本总数的比例。 1-错误率，精度为100%通常都是有问题的。 查准率，查全率: 对于二分类的问题，可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分真正例（true positive）、假正例（false po
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