机器学习中的评估指标

一.  机器学习的目标 什么模型好？？   泛化能力强！！！能很好的适用于没见过的样本。例如  错误率低  精度高 我们手上没有未知的样本，如何可靠评估？？ 关键：获得可靠的测试集数据？ 测试集（用于评估）应该与训练集（用于模型学习）"互斥" 二. 机器学习的评估方法 1.留出法 注意： 1.测试集不能太大，不能太小 2.多次重复划分 3.保持数据分布一致性 2.自助法 3.交叉验证法 三. 机器

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