《机器学习实战》《西瓜书》笔记（二）- 模型评估与选择
《机器学习实战》《西瓜书》笔记（二）- 模型评估与选择 经验误差与过拟合 错误率与精度 错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度是分类正确的样本数占样本总数的比例。 误差与经验误差 学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”，学习器在训练集上的误差称为训练误差/经验误差，在新样本上的误差称为“泛化误差”。 过拟合与欠拟合 然而，当学习器把训练样本学得"太 好"了的时候，很可能
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