ml-模型评估与选择

1.基本概念

   错误率E=分类错误的样本数a/总样本数m；精度=1-a/m

   经验误差/训练误差：在训练集上产生的

   泛化误差：在测试集上产生的=====》要把这个泛化误差降到最小化。

2.评估方法

（1）留出法：在样本中取出30%或20%作为测试集；

（2）交叉验证法：

 

     留一法：交叉验证的特例，k=m，k次，每次取一个作为验证集。

（3）自助法：样本D随机采样抽取一个元素----》D*，再放回，重复m次，就得到了包含m个样本的数据集

       总结，因为自助法的随机抽样会产生误差，所以前两种方法用的较多。