评估方法：留出法、交叉验证法、自助法、调参与最终模型
基础概念 错误率：分类错误的样本数占总数的比例。 准确率/精度：分类正确的样本占总数的比例。 误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。 训练误差/经验误差：学习器在训练集上的误差。 泛化误差：在新样本上的误差。 测试集：测试学习器对新样本的判别能力。测试集 ...
原文：《机器学习(周志华)》笔记--模型的评估与选择（2）--评估方法：留出法、K折交叉验证、自助法
三 评估方法 留出法 hold out 直接将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S，另一个作为测试集T，即D S T，S T 。在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化误差的估计。 举例： 以二分类任务为例，假定 D 包含 个样本，将其划分为 S 包含 个样本，T 包含 个样本，用 S 进行训练后，如果模型在 T 上有 个样本分类错误，那么其错误率为 ，相应的，精度为 ...
2020-01-13 17:18 0 1284 推荐指数：
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