liting李

2021-02-26   阅读量: 849

统计学

机器学习中如何理解近似误差与估计误差

扫码加入数据分析学习群

近似误差:可以理解为对现有训练集的训练误差。

估计误差:可以理解为对测试集的测试误差。


近似误差关注训练集,如果近似误差小了会出现过拟合的现象,对现有的训练集能有很好的预测,但是对未知的测试样本将会出现较大偏差的预测。模型本身不是最接近最佳模型。


估计误差关注测试集,估计误差小了说明对未知数据的预测能力好。模型本身最接近最佳模型。



62.7257 2 0 关注作者 收藏

评论(0)


暂无数据

推荐课程

推荐帖子