經驗誤差、測試誤差、泛化誤差及其偏差-方差分解
目錄 引言 經驗誤差、測試誤差、泛化誤差定義 泛化誤差的偏差-方差分解 偏差-方差圖解 偏差-方差tradeoff 模型復雜度 bagging和boosting 解決偏差-方差問題 針對偏差：避免欠擬合 針對方差：避免 ...
原文：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。 綜合來說，它們的大小關系為 訓練誤差 lt 驗證誤差 lt 測試誤差 泛化誤差 ...
2020-03-29 19:44 0 3578 推薦指數：
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