【机器学习】（二）模型评估与选择

误差与过拟合 误差 假设m个样本中有a个样本分类错误 错误率（error rate）：分类错误的样本数占样本总数的比例，E=a/m 精度（accuracy）：分类正确的样本数占样本总数的比例，1-a/m 精度=1-错误率 误差（error）：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异 学习器在训练集上的误差称为训练误差（training error）/经验误差（empirical error）

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