一、模型选择
- 泛化误差：在测试集（未来样本）上的误差
- 经验误差：在训练集上的误差
二、性能评价指标——分类
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准确率（Accuracy）： 指在分类中，分类正确的记录个数占总记录个数的比；
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平均准确率：每个类别下的准确率的算术平均；
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精确率：分类正确的正样本个数占分类器所有的正样本个数的比例；
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召回率（Recall）：也叫查全率，是指在分类中样本的正例有多少被预测正确了。
通常，准确率高时，召回率偏低；召回率高时，准确率偏低。
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F1-Score：精确率与召回率的调和平均值（2倍乘积除以和），它的值更接近于精确率和召回率中较小的值。
