1、簡介
機器學習的目的是通過對訓練數據的訓練，能夠對未知的數據有很好的應用效果。
1.1 訓練誤差和測試誤差
訓練誤差是模型對訓練集的計算損失，測試誤差是模型對測試集的計算損失，聽起來好像是廢話。舉個栗子，一個數據集有100條，其中80條用來做訓練集，20條用來做測試集，用模型對這80條數據進行訓練，得到最終模型，用這個最終模型對80條數據進行測試，其中60個正確，20個錯誤，假設損失函數是0-1損失，那麼訓練誤差就可以用20/80=0.25，對測試集進行測試，有10個正確，10個錯誤，則測試誤差就是10/20=0.5。
1.2、過擬合與欠擬合
過擬合和欠擬合指示的是模型的泛化能力，過擬合是指模型由於過於複雜，經過訓練，導致其在訓練集效果上很好，但是在測試集效果很差。欠擬合就是指訓練集和測試集效果都很差。
2、模型選擇
2.1、正則化
正則化是指我們在損失函數的後面加入一個調整項，這個調整項本質上是防止模型陷入過擬合。
\(\lambda\)表示調整兩者的參數。
2.2、簡單交叉驗證
簡單交叉驗證就是指我們暴力的將數據集分成訓練集和測試集，這裏的比例我們自己可以定。
2.3、S折交叉驗證
S折交叉驗證表示我們將數據集分成S份，取其中S-1份進行訓練，用留出的那一份進行測試，這樣進行多次，算出每個模型的平均誤差，選擇誤差最小的當作最終的模型。
2.4、自助方法
這種方法是我們每次取出數據集中的一條數據並放回，這樣我們隨機的取m次，用這些取出來的數據當作訓練集，其餘的當作測試集。這樣某樣本不會被抽到的概率是
上面的數據集大小是m，一次沒抽到的概率是(1-(1/m))進行m次，所以就是m次方。
3、模型評估
3.1、準確率和錯誤率
對於分類來講，準確率就是對100條數據進行測試，90條正確，10條錯誤，則準確率是90%，錯誤率就是10%。準確率+錯誤率=1
3.2、查準率，查全率，F1
這兩個指標是針對二分類來說，同時，也可以將他們擴展到多分類，假設我們有正例60和負例40，其中有40個正例被預測爲正例，20個正例被預測爲負例，15個負例被預測爲負例，25個負例被預測爲正例，則查準率（P）=40/(40+25),查全率（R）=40/(40+20)，由於這兩者一般情況下不會同時增大，所以我們用F1值來進行度量，F1 = （2 * P * R）/ （P + R）
3.3、ROC和AUC
ROC曲線的橫座標是假正FP，縱座標是真正TP，兩者曲線的面積是AUC值。