模型评估与选择
1. 欠拟合和过拟合
2. 回归模型的评估
3. 分类模型的评估
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分类结果混淆矩阵
混淆矩阵表中，T和F代表预测结果的真假，P和N代表预测成正例还是反例，根据这张表可以求出很多性能评估指标 -
准确率（Accuracy）：分类正确的样本数占样本总数的比例
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错误率（Error rate）：分类错误的样本数占样本总数的比例
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精确率、查准率（Precision）：被预测为正例的样本中实际为正例的比例，简写为P
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召回率、查全率（Recall）：有多个正例被分为正例，简写为R
注：查准率和查全率有时候会出现的矛盾的情况，已挑选西瓜为例，若希望将好瓜尽可能多的挑选出来，则可通过增加选瓜的数量来实现，如果将所有西瓜都选上，那么所有的好瓜也必然选上，但这样查准率比较低；若希望选出的瓜中好瓜比例尽可能高，则可只挑选最有把握的瓜，但这样就难免漏掉不少好瓜，使得查全率较低 -
综合评价指标（F-Measure）：P和R指标有时候会出现的矛盾的情况，这样就需要综合考虑他们，最常见的方法就是F-Measure