《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 1、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 = ø 。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 ...
原文：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。测试集应该尽量与训练集互斥，即测试样本尽量不在训练集中出现 未在训练过程中使用过。 测试误差：作为泛化误差的近似。 验证集：模型评估与选 ...
2020-08-22 21:11 2 3014 推荐指数：
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