前言
承接上篇讲述了机器学习有哪些常见的模型算法,以及使用的场景,本篇将继续讲述如何选择模型和评估模型。几个概念了解一下:
- 经验误差:模型在训练集上的误差称之为经验误差;
- 过拟合:模型在训练集上表现的很好,但是在交叉验证集合测试集上表现一般,也就是说模型对未知样本的预测表现一般,泛化(Generalization)能力较差
- 偏差:通常指的是模型拟合的偏差程度,是真实模型和模型多次拟合出来的平均模型差异。
承接上篇讲述了机器学习有哪些常见的模型算法,以及使用的场景,本篇将继续讲述如何选择模型和评估模型。几个概念了解一下:
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