在实现机器学习的过程中,会出现的一个问题是“过拟合”。“过拟合”是指对数据进行了“过度学习的状态”。我们将出于“过拟合”的状态称为“方差”过高,将出于“欠拟合”的状态称为“偏置”过高。有一种预防“过拟合”的方法被称为留出法。我们通过使用留出法,将学习数据划分为“训练数据”和“测试数据”。训练数据用于模型的学习,测试数据用于对完成学习后的模型进行性能评估。在留出法的派生算法中,包含“k折交叉验证”和“留一交叉验证”等方法。
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