机器学习之模型评估与选择

模型评估与选择 目录算法 模型评估与选择网络 1、经验偏差与过拟合app 2、评估方法机器学习 3、性能度量函数 4、比较检验工具   1、经验偏差与过拟合 偏差：模型实际预测输出与样本的真实输出之间的差别 错误率：分类错误的样本占样本总数的比例，若是在每一个样本中有a个分类错误，则错误率E=a/m 精度：1-错误率 训练偏差/经验偏差：模型在训练集上的偏差 泛化偏差：模型在新样本上的偏差   实

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