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模型评估与调优
思维导图
2.1训练误差和过拟合错误率：是指分类错误的样本数占总样本数的比例精度：1-错误率误差：把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差：学习器在训练集上的误差泛化误差：在新样本上的误差
01思考题那是不是训练误差越小越好呢？我们希望得到泛化误差小的学习器，然而，我们实现并不知道新样本是什么样？我们能做的是努力使训练误差最小化。
模型选择模型选择的目标：新样本上表现好的学习器模型学习方法：应该从训练样本中尽可能学出适用于所有潜在样本的“普遍规律”过拟合：把训练样本的自身特点当做了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样反而会导致泛化性能下降；欠拟合：对训练样本的一
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