性能度量-----机器学习
性能度量 对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型繁华能力的评价标准，这就是性能度量。在给定样例集，其中是示例的真实标记，要评估学习器的性能，就是要把学习器输出的结果与真实标记进行比较。 1. 均方误差 在回归任务中最常用的性能度量是“均方误差”： 2. 错误率与精度 这是分类任务中最常用的两种性能度量，适用于二分类以及多分类任务。对于样例集D，分类错误率定义为
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