2021-07-13

错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例称为"错误率"。
精度：精度=1-错误率
错误率：学习器中在训练集上的误差称之为"训练误差"或"经验误差"。
泛化误差：在新样本的误差。过拟合：训练样本学习的太好了，泛化能力下降。欠拟合：训练样本学习的较差，泛化能力也不高。导致过拟合的原因最常见的是学习能力过于强大。欠拟合比较容易克服，过拟合很麻烦。
评估方法有留出法、交叉验证发、自助发、调参与最终模型。
笔记出处：Datawhale吃瓜教程（https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU）

标签：误差,13,07,错误率,学习,2021,拟合,训练样本,泛化
来源： https://blog.csdn.net/weixin_46191935/article/details/118710764