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文档简介

第2章模型评估与选择 主要内容 经验误差与过拟合评估方法性能度量比较检验偏差与方差 误差 误差 error 学习器实际预测输出与样本真实输出之间的差异训练集 训练误差 trainingerror 经验误差 empiricalerror 训练集的补集 泛化误差 generalizationerror 我们希望泛化误差小的学习器 过拟合 过拟合 overfitting 训练过度使泛化能力下降欠拟合 underfitting 未能学好训练样本的普遍规律过拟合是机器学习的关键障碍且不可避免 模型误差包含了数据误差 或者说模型信息中包含了噪声 学习器泛化评估 实验测试 调参与最终模型 性能度量 任务需求 以二分类为例 多混淆矩阵 ROC与AUC 代价敏感错误率与代价曲线 比较检验 单个学习器 一个数据集多个学习器 多个数据集和多个学习器 偏差与方差 谢谢
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