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上传时间: 2021-01-20
详细说明：**模型性能度量
1.留出法：
对于一个机器学习问题，我们通常有数据集D（用于训练模型），但我们还需要评估模型，因此不能把整个D用于训练，因为拿训练过的数据再去评估必然无效。那么最基本的方法就是留出法：
把D划分为两部分：训练集S和测试集T，其中SUT=D,S∩T=Φ。
划分时一般不宜随机划分，因为如果T中正好只取到某一种特殊类型数据，从而带来了额外的误差。此时处理方法要视具体情况而定，如当数据明显的分为有限类时，可以采用分层抽样方式选择测试数据，保证数据分布比例的平衡。
大多情形下，难以得到合适的测试集，此时一般多次重复划分-训练-测试求误差的步骤，取误差的平均值。
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需要注意的事情：
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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