交叉验证
模型的泛化能力，包括：
训练误差：模型再训练集上的错分样本比率（用来判断给定问题是不是一个容易学习的问题）
测试误差：模型在测试集上的错分样本比率（反映了对未知数据的预测能力)
如果得到的训练集和测试集的数据没有交集，通常将此预测能力称为泛化能力。
训练集、测试集、验证集
K折交叉验证：交叉n次的结果求出的均值，是对模型效果的一个更好的度量
模型评估目录
混淆矩阵：有监督学习的分类问题的评估效果
该课程属于 CDA LEVEL 1认证考试冲刺培训与模拟 请加入后再学习
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