训练误差、测试误差、泛化误差的区别
训练过程中的误差，就是训练误差。 在验证集上进行交叉验证选择参数（调参），最终模型在验证集上的误差就是验证误差。 训练完毕、调参完毕的模型，在新的测试集上的误差，就是测试误差。 假如所有的数据来自一个整体，模型在这个整体上的误差，就是泛化误差。通常说来，测试误差的平均值或者说期望就是泛化误差 ...
原文：名词解析之泛化误差
摘要：以前在机器学习中一直使用经验风险来逼近真实风险，但是事实上大多数情况经验风险并不能够准确逼近真实风险。后来业界就提出了泛化误差的概念 generalization error ,在机器学习中泛化误差是用来衡量一个学习机器推广未知数据的能力，即根据从样本数据中学习到的规则能够应用到新数据的能力。常用的计算方法是：用在训练集上的误差平均值 在测试集上的误差平均值。 一：经验风险 机器学习本质上是 ...
2013-11-15 16:26 0 4074 推荐指数：
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