我們無法直接獲得泛化誤差，而訓練誤差又由於過擬合現象的存在而不適合作為評估標準。
通常需要乙個測試集來測試模型對新樣本的學習能力，用測試集的測試誤差作為泛化誤差的近似。所以，乙個包含 m 個樣例的資料集d，需要進過處理，從中產生出訓練集 s 和測試集 t，來進行模型的學習和測試。
測試集（testing set）：用測試集上的判別效果來估計模型在實際使用時的泛化能力
驗證集（validation set）：把訓練集劃分為訓練集和驗證集，基於驗證集上的效能來進行模型選擇和調參
衡量模型泛化能力的評價標準。
機器學習模型評估方法
分類模型評價度量 概率輸出型 這個有邏輯回歸 隨機森林 梯度提公升 adaboost等演算法，都是以概率作為輸出的。要想把概率型輸出變為分型別輸出，只要為其設立乙個閾值即可。positive predictive value 陽性 值 or precision 精度 陽性 值被 正確的比例。nega...
評估機器學習模型的方法
我們將資料劃分為訓練集 驗證集和測試集，並沒有在訓練模型的相同資料上對模型進行評估，其原因很快顯而易見 僅僅幾輪過後，三個模型都開始過擬合。也就是說，隨著訓練的進行，模型在訓練資料上的效能始終在提高，但在前所未見的資料上的效能則不再變化或者開始下降。機器學習的目的是得到可以泛化 generalize...
機器學習方法 機器學習模型評估方法
通常我們採用實驗測試的方法對模型的泛化誤差做出評估。為此我們就需要乙個測試集用來測試訓練好的模型。通常情況下，在我們拿到資料之後，在正式開始訓練模型前，就會將資料劃分為訓練集合測試集。需要注意的是 訓練集與測試集應盡可能互斥，也就是盡量不要重複。測試集要符合真實樣本的分布，也就是說在劃分時要隨機抽樣...