机器学习初学者——模型评估与选择

一.经验误差与过拟合 1、错误率： 通常把分类错误的样本数占样本总数的比例称为错误率（Error rate）。 例如m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m。相应的1-a/m 称为精度（accuracy），即精度=1-错误率。 2、误差： 1）我们把机器学习在训练集上的误差称为“训练误差”（training error）或“经验误差”（empirical error）； 2）而在新样本集的

>>阅读原文<<