2021-02-26
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機器學習中如何理解近似誤差與估計誤差
近似誤差：可以理解為對現(xiàn)有訓練集的訓練誤差。
估計誤差：可以理解為對測試集的測試誤差。
近似誤差關注訓練集，如果近似誤差小了會出現(xiàn)過擬合的現(xiàn)象，對現(xiàn)有的訓練集能有很好的預測，但是對未知的測試樣本將會出現(xiàn)較大偏差的預測。模型本身不是最接近最佳模型。
估計誤差關注測試集，估計誤差小了說明對未知數(shù)據(jù)的預測能力好。模型本身最接近最佳模型。
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