机器学习之模型性能度量

对机器学习的泛化性能进行评估，不仅需要切实可行的实验估计方法，还要有衡量模型泛化能力的评价标准，即性能度量。它反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果；因此，模型的选择与性能的好坏不仅取决于算法和数据，还取决于任务的需求。    一般，对于回归任务来说，性能度量有“均方误差”，那对于分类任务来说，性能度量有错误率和精度；查准率（准确率）、查全率（召回率）与

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