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模型評估與選擇

2018-08-16 09:43:20 | 來源:中培企業(yè)IT培訓(xùn)網(wǎng)

第2章  模型評估與選擇
    2.1經(jīng)驗(yàn)誤差與過擬合
    通常我們把分類錯誤的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例稱為“錯誤率”(errorrate),即如果在m個樣本中有a個樣本分類錯誤,則錯誤率E=a/m;相應(yīng)的,1- a/m稱為“精度”(accuracy),即“精度=1-錯誤率”,更一般地,我們把學(xué)習(xí)器的實(shí)際預(yù)測輸出與樣本的真實(shí)輸出之間的差異稱為“誤差”(error),學(xué)習(xí)器在訓(xùn)練集上的誤差稱為“訓(xùn)練誤差”(training error)或“經(jīng)驗(yàn)誤差”(empirical error),在新樣本上的誤差稱為“泛化誤差”(generalizationerror).顯然,我們希望得到泛化誤差小的學(xué)習(xí)器,然而,我們事先并不知道新樣本是什么樣,實(shí)際能做的是努力使經(jīng)驗(yàn)誤差最小化.在很多情況下,我們可以學(xué)得一個經(jīng)驗(yàn)誤差很小、在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好的學(xué)習(xí)器,例如甚至對所有訓(xùn)練樣本都分類正確,即分類錯誤率為零,分類精度為100%,但這是不是我們想要的學(xué)習(xí)器呢?遺憾的是,這樣的學(xué)習(xí)器在多數(shù)情況下都不好.我們實(shí)際希望的,是在新樣本上能表現(xiàn)得很好的學(xué)習(xí)器,為了達(dá)到這個目的,應(yīng)該從訓(xùn)練樣本中盡可能學(xué)出適用于所有潛在樣本的“普遍規(guī)律”,這樣才能在遇到新樣本時做出正確的判別.然而,當(dāng)學(xué)習(xí)器把訓(xùn)練樣本學(xué)得“太好”了的時候,很可能已經(jīng)把訓(xùn)練樣本自身的一些特點(diǎn)當(dāng)作了所有潛在樣本都會具有的一般性質(zhì),這樣就會導(dǎo)致泛化性能下降.這種現(xiàn)象在機(jī)器學(xué)習(xí)中稱為“過擬合”(overfitting).

標(biāo)簽: 模型評估

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