《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（2）--評估方法：留出法、K折交叉驗證、自助法
三、評估方法 1、留出法（hold-out） 直接將數據集D划分為兩個互斥的集合，其中一個集合作為訓練集S，另一個作為測試集T，即D = S ∪ T，S ∩ T = ø 。在 S 上訓練出模型后，用 T 來評估其測試誤差，作為對泛化誤差的估計。 舉例： 以二分類任務為例 ...
原文：評估方法：留出法、交叉驗證法、自助法、調參與最終模型
基礎概念 錯誤率：分類錯誤的樣本數占總數的比例。 准確率 精度：分類正確的樣本占總數的比例。 誤差：學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異。 訓練誤差 經驗誤差：學習器在訓練集上的誤差。 泛化誤差：在新樣本上的誤差。 測試集：測試學習器對新樣本的判別能力。測試集應該盡量與訓練集互斥，即測試樣本盡量不在訓練集中出現 未在訓練過程中使用過。 測試誤差：作為泛化誤差的近似。 驗證集：模型評估與選 ...
2020-08-22 21:11 2 3014 推薦指數：
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