模型评估与模型选择(训练误差和测试误差+过拟合)| 15mins 入门 | 《统计学习方法》学习笔记（四）

模型评估与模型选择 当损失函数给定时，基于损失函数的模型的训练误差(training error)和模型的测试误差(test error)就自然成为学习方法评估的标准. 训练误差的大小，对判定给定的问题是不是一个容易学习的问题是有意义的，但本质上不重要。测试误差反映了学习方法对未知的测试数据集的预测能力，是学习中的重要概念，显然，给定两种学习方法，测试误差小的方法具有更好的预测能力，是更有效的方法

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