模型評估與選擇
1、經驗誤差與過擬合
錯誤率為分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例，相應的精度=1-錯誤率，模型的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異稱為“誤差”，模型在訓練集上的誤差稱為“訓練誤差”，在新樣本上的誤差稱為“泛化誤差”。我們希望得到在新樣本上表現好的學習器，也就是泛化誤差小的學習器，但是並不是泛化誤差越小越好，我們應該盡可能出訓練樣本中學出適用於所有潛在樣本的“普遍規律”，然而模型把訓練樣本學的太好，很可能把訓練完本自身的特點當做所有潛在樣本都具有的一般性質，這樣就導致了泛化性能下降，這種現象稱為“過擬合
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