统计学习方法笔记——第一章 统计学习方法概论（3）

1   模型选择与评估     一个模型，若对数据的预测值与真实值很接近，那么便是一个好的模型。换句话说，好的模型对数据的预测能产生更小的误差。而误差分为两种：基于训练集的训练误差和基于测试集的测试误差。     训练误差反映的是一个问题是否容易学习，而测试误差才反映了模型对未知数据的预测能力，即测试误差小的模型，它的预测能力也必定更好。对于未知数据的预测能力，我们也称为泛化能力。 2   过拟合

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