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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用1經(jīng)驗(yàn)誤差與過擬合2評估方法3性能度量4偏差與方差目錄目標(biāo)：對于模型／學(xué)習(xí)器的泛化誤差進(jìn)行評估專家樣本：訓(xùn)練集＋測試集訓(xùn)練集：訓(xùn)練誤差測試集：測試誤差獨(dú)立同分布&互斥用測試誤差近似表示泛化誤差評估方法訓(xùn)練集與測試集樣本ID發(fā)型喉結(jié)胡須性別10.210.5男20.700.1女30.110.6男40.610.2男50.200.2女訓(xùn)練集測試集留出法交叉驗(yàn)證自助法評估方法測試誤差與泛化誤差訓(xùn)練集＋測試集：互斥互補(bǔ)訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，測試集測試模型合理劃分、保持比例單次留出與多次留出多次留出法：如對專家樣本隨機(jī)進(jìn)行100次訓(xùn)練集／測試集劃分，評估結(jié)果取平均評估方法留出法K折交叉驗(yàn)證：將專家樣本等份劃分為K個數(shù)據(jù)集，輪流用K－1個用于訓(xùn)練，1個用于測試P次K折交叉驗(yàn)證評估方法交叉驗(yàn)證法留出法與交叉驗(yàn)證法的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)少于樣本數(shù)據(jù)給定m個樣本的數(shù)據(jù)集D，從D中有放回隨機(jī)取m次數(shù)據(jù)，形成訓(xùn)練集D’用D中不包含D’的樣本作為測試集
D中某個樣本不被抽到的概率：測試集數(shù)據(jù)量：
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