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 ...

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81385018 符號 涵義 測試樣本 數據集 在數 ...

一、經驗誤差與擬合 　　1、模型的評估 　　　　機器學習的目的是使學到的模型不僅對已知數據而且對未知數據都能有很好的預測能力。不同的學習方法會訓練出不同的模型，不同的模型可能會對未知數據作出不同的預測，所以，如何評價模型好壞，並選擇出好的模型是我們所學的重點 ...

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 ...

准： bias描述的是根據樣本擬合出的模型的輸出預測結果的期望與樣本真實結果的差距，簡單講，就是在樣本上擬合的好不好。要想在bias上表現好，low bias，就得復雜化模型，增加模型的參數，但這樣 ...

方差：是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數 標准差：是方差的算術平方根。標准差能反映一個數據集的離散程度 均方誤差：對每一個樣本，利用機器學習模型判定的類型與真實類型的差值的平方的平均數。（它是觀測值與真值偏差的平方與觀測次數n比值） 均方根誤差（亦稱標准誤差）：它是觀測值 ...

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偏差、方差的權衡(trade-off)： 偏差(bias)和方差(variance)是統計學的概念，剛進公司的時候，看到每個人的嘴里隨時蹦出這兩個詞，覺得很可怕。首先得明確的，方差是多個模型間的比較，而非對一個模型而言的，對於單獨的一個模型，比如說: 這樣的一個給定了具體 ...