西瓜書讀書筆記：第二章 模型評估與選擇
2.1經驗誤差與過擬合
錯誤率：分類錯誤的樣本數佔樣本總數的比例
精度accuracy：1-錯誤率
誤差：學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異
訓練誤差training error/經驗誤差empirical error：學習器在訓練集上的誤差
泛化誤差：在新樣本上的誤差
過擬合overfitting：泛化效能低，各類學習演算法都對過擬合有緩解的措施但無法徹底避免。機器學習面臨的問題通常是NP問題甚至更難，有效的學習演算法必然是在多項式時間內執行完成的，而P≠NP
欠擬合underfitting：泛化效能低，容易克服，如在決策樹學習中擴充套件分支，在神經網路學習中增加訓練輪數
模型選擇model selection：不同學習演算法、不同引數配置會產生不同模型，不能用泛化誤差和訓練誤差進行模型評估與選擇
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