泛化误差估计分类有哪些？

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2018-10-19 阅读量: 1946

泛化误差估计分类有哪些？

泛化误差的估计：

（1）乐观估计（决策树归纳算法简单的选择产生最低训练误差的模型作为最终的模型）

（2）悲观误差估计（使用训练误差与模型复杂度罚项的和计算泛化误差）

（3）最小描述长度原则（模型编码的开销加上误分类记录编码的开销）

（4）估计统计上界（泛化误差可以用训练误差的统计修正来估计，因为泛化误差倾向于比训练误差大，所以统计修正通常是计算训练误差的上界）

（5）使用确认集（如2/3的训练集来建立模型，剩下的用来做误差估计）

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