模型选择的标准是尽可能地贴近样本真实的分布。但是在有限的样本下，如果我们有多个可选模型，比如从简单到复杂，从低阶到高阶，参数由少到多。那么我们怎么选择模型呢，是对训练样本的拟合度越好就可以吗 ...

当看过一些简单的机器学习算法或者模型后，对于具体问题该如何评估不同模型对具体问题的效果选择最优模型呢。 机器学习分类 1. 经验误差、泛化误差 假如m个样本中有a个样本分类错误 ...

在模型选择中我们一般用caret包train函数建立模型，并对模型进行评判 方法1： 输出 mtry Accuracy Kappa 2 0.9276465 0.8552977 ...