机器学习-性能度量

模型评估是对学习器泛化能力有效可行的实验估计方法。而性能度量是衡量模型泛化能力的评价标准。性能度量反应了任务需求，在对比不同模型能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评估结果。模型的好坏不仅取决于算法和数据，还有任务需求。 1.错误率与精度 　　最常用的两种性能度量，对于样例集D={(x1,y1), (x2,y2), ..., (xm,ym)}。分类错误率定义为 　　精度则定义为 　　更一般的

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