模型评估与模型选择

一、训练误差与测试误差 统计学习的目的就是利用已经学到的模型对已知数据和未知数据进行预测，因此在损失函数确定的情况下，基于损失函数的训练误差和测试误差就成了我们对模型进行评价的一个标准。 注意：在统计学习中使用的损失函数未必和评估中使用的损失函数一样。 假设学习到的模型是y= f^(x) ，则训练误差就是模型y= f^(x) 基于训练语料的平均误差： R(f^)=1N∑Ni=1L(yi,f^(x)

>>阅读原文<<