机器学习中评价方法

经验误差和泛化误差 经验误差=训练误差 泛化误差=正式使用的误差 ≈ \approx ≈测试误差 过拟合：经验误差小，泛化误差大 欠拟合：经验误差大 错误率和精度 精度： a c c = 1 m ∑ i = 1 m I ( f ( x i ) = y i ) ) acc=\frac1m\sum_{i=1}^m\mathbb{I}(f(x_i)=y_i)) acc=m1​i=1∑m​I(f(xi​)

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