机器学习——模型评估与选择

机器学习——模型评估与选择

1、经验误差与过拟合

错误率： 出错样本/样本总数
精度=1-错误率
过拟合： 学习能力过强，把样本的特性当作了总体的特性，忽略了其普适性
欠拟合： 学习能力不够强，忽略了样本中可以表示总体特性的一些特征。

2、模型评估方法

常见方法有：留出法、交叉验证法、自助法，
另外还需要对模型进行调参以得到最终模型。
留出法: 把数据集D分成两个部分（彼此互斥），分别为训练集S和测试集T，利用S训练出模型后，用T来评估其测试误差，需要注意：1、划分要与数据保持一致以避免引入额外的偏差，比如分层抽样要对各个测试集按照相同的比例抽样；2、确定比例后，划分方式可以有很多种，比如：可以排序后取前三十个也可取后三十个。常见做法将样本的2/3—4/5作为训练集。

交叉验证法： 先将数据划分为大小相似的互斥子集，（划分时保持数据分布的一致性）得到D i _i i