模型的评估方法及错误率与精度

模型的评估方法：

• 留出法（hold-out）:直接将X分解为两个不相交的集合，其中一个作为训练集，另一个作为测试集。常常将2/3-4/5的样本用作训练，其余用作测试。
• 交叉验证（cross validation）:将数据集X分解为k个互补相交的子集，即。然后每次用k-1个子集训练，剩余一个做测试，最终返回K个测试结果---k折交叉验证。

        >留一法（Leave-One-Out）:假设，满足k=n

错误率与精度：

       在分类任务中，精度和错误率是最常用的模型性能度量。现在假设数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...(xn,yn)},学习得到的模型为f：X->y。

•  错误率：    
• 精度：       

    其中，代表一个指示函数。