訓練誤差、測試誤差、泛化誤差的區別
訓練過程中的誤差，就是訓練誤差。 在驗證集上進行交叉驗證選擇參數（調參），最終模型在驗證集上的誤差就是驗證誤差。 訓練完畢、調參完畢的模型，在新的測試集上的誤差，就是測試誤差。 假如所有的數據來自一個整體，模型在這個整體上的誤差，就是泛化誤差。通常說來，測試誤差的平均值或者說期望就是泛化誤差 ...
原文：名詞解析之泛化誤差
摘要：以前在機器學習中一直使用經驗風險來逼近真實風險，但是事實上大多數情況經驗風險並不能夠准確逼近真實風險。后來業界就提出了泛化誤差的概念 generalization error ,在機器學習中泛化誤差是用來衡量一個學習機器推廣未知數據的能力，即根據從樣本數據中學習到的規則能夠應用到新數據的能力。常用的計算方法是：用在訓練集上的誤差平均值 在測試集上的誤差平均值。 一：經驗風險 機器學習本質上是 ...
2013-11-15 16:26 0 4074 推薦指數：
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