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文档简介

数据挖掘技术与应用1经验误差与过拟合2评估方法3性能度量4偏差与方差目录目标：对于模型／学习器的泛化误差进行评估专家样本：训练集＋测试集训练集：训练误差测试集：测试误差独立同分布&互斥用测试误差近似表示泛化误差评估方法训练集与测试集样本ID发型喉结胡须性别10.210.5男20.700.1女30.110.6男40.610.2男50.200.2女训练集测试集留出法交叉验证自助法评估方法测试误差与泛化误差训练集＋测试集：互斥互补训练集训练模型，测试集测试模型合理划分、保持比例单次留出与多次留出多次留出法：如对专家样本随机进行100次训练集／测试集划分，评估结果取平均评估方法留出法K折交叉验证：将专家样本等份划分为K个数据集，轮流用K－1个用于训练，1个用于测试P次K折交叉验证评估方法交叉验证法留出法与交叉验证法的训练集数据少于样本数据给定m个样本的数据集D，从D中有放回随机取m次数据，形成训练集D’用D中不包含D’的样本作为测试集

D中某个样本不被抽到的概率：测试集数据量：

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