第一章 统计学习及监督学习概论（四）

1.4 模型评估与模型选择 1.4.1 训练误差与测试误差 统计学习的目的是使学到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力。当损失函数给定时，基于损失函数的模型的训练误差和测试误差就自然成为学习方法评估的标准。 学习到的模型为 Y = f ^ ( X ) Y=\hat{f}(X) Y=f^​(X)，则训练误差是模型 Y = f ^ ( X ) Y=\hat{f}(X) Y=f^​(X

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