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https://ereebay.me/posts/2109/
模型评估与选择 经验误差与过拟合 错误率（error rate）：分类错误的总占比 精度（accuracy）：分类正确的占比 误差（error）：实际输出与真实输出的差异，在训练样本上为经验误差或训练误差，在新样本上的为泛化误差 过拟合（overfitting）：泛化性能下降 欠拟合（underfitting）：对训练样本效果不好
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模型评估与选择 经验误差与过拟合 错误率（error rate）：分类错误的总占比 精度（accuracy）：分类正确的占比 误差（error）：实际输出与真实输出的差异，在训练样本上为经验误差或训练误差，在新样本上的为泛化误差 过拟合（overfitting）：泛化性能下降 欠拟合（underfitting）：对训练样本效果不好