性能度量是衡量模型泛化能力的评价标准,反映了任务需求;使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果。 回归任务最常用的性能度量是“均方误差”: 一般式子 对于数据分布D和概率密度函数p(.) 均方误差可描述成: 对于分类任务,错误率和精度是最常用的两种性能度量: 错误率:分错的样本占样本总数的比例 精度:分对的样本占样本总数的比例 分类错误率: 分类精度: 一般式子 对于数据分布D和概率密度

- 阅读全文 -