经验误差、测试误差、泛化误差及其偏差-方差分解
目录 引言 经验误差、测试误差、泛化误差定义 泛化误差的偏差-方差分解 偏差-方差图解 偏差-方差tradeoff 模型复杂度 bagging和boosting 解决偏差-方差问题 针对偏差：避免欠拟合 针对方差：避免 ...
原文：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。 综合来说，它们的大小关系为 训练误差 lt 验证误差 lt 测试误差 泛化误差 ...
2020-03-29 19:44 0 3578 推荐指数：
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