模型的评估：性能量度

对学习器的泛化能力的评估需要一套标准，也就是性能量度（performance measure）。使用不同的性能量度往往会导致不同的评判结果，所以模型的好坏是相对的。所以什么样的模型是好的不仅取决于算法和数据，还取决于任务需求。不要以为的掉进更复杂更难的模型就一定更好的陷阱。 回到模型评估 回归任务 回归任务中，我们要预测一个连续的值，最常见的就是“均方误差”（MSE） 分类任务 1、正确率、错误率

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