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如果把训练样本自身的一些特点当做了所有潜在样本都具有的特质，就会导致泛化性能下降，这称之为过拟合，与之相对的，称为欠拟合，这是指一般性质尚未学好。
把不太一般的特性都学到了，就过拟合了，一般的特性没学到就欠拟合了。
比如模型认为绿色并且带锯齿才是树叶，那么遇到不带锯齿的树叶就会被认为不是树叶，这是过拟合。
如果认为所有绿色的都是树叶，那么遇到绿色的大树也会被认为是树叶，这就是欠拟合。我们能做的是把经验误差最小化，但是我们想要的却是让泛化误差最小化。
由于我们不能评估泛化误差，所以我们使用“测试集”来测试学习器对新样本的判别能力，以测试集上的“测试误差”作为“泛化误差”的近似。
测试样本尽量不在训练集中出现、未在训练过程中使用过，这样才能把测试误差近似为泛化误差，否则测试误差就近似于经验误差了。
评估方法，评估测试误差，怎么评估？比如训练1000次，每10次训练进行一次测试，总共100次测试的误差均值（准确率）就是这个模型的测试误差（准确率），模型的测试误差均值越小（准确率越高），泛化能力越好。
留出法：将样本集的2/3~4/5的样本用于测试，剩余的用于测试，两个集合尽量互斥，且正反例的比例均匀。
留一法：只保留一个样本用作测试，但是数据量大时，需要训练太多模型。
交叉验证法：比如划分为10个（k个） 大小相似的互斥子集，每次用其中的9个作为训练集，剩余1个作为测试集，那么可以有10种（k种） 取法（即：10个（k个）训练/测试集），这种方法称之为10（k）折交叉验证。
n次k折验证：对样本集重新划分10个（k个）互斥子集10次（n次）,分别进行10（k）折交叉验证，就叫做10(n)次10(k)折验证。
自助法：每次从样本集D（m个样本）中取一个样本，取出后再放回去，取m次得出采样数据集D‘，那么始终没被取到的概率是（1-1/m）m，m无穷大时,（1-1/m）m=1/e约等于0.386，即通过自助采样，初始样本集D中约有36.8%没出现在采样数据集D‘中，那么D‘就作为训练样本集，D/D‘作为测试集，约占数据总量的1/3。
数据量小很难划分训练测试集时，自助法很有用。
数据量充足时，留出法和交叉验证更常用一些。调参：调参和算法选择没什么区别，都是把对应最好模型的参数作为结果，通常会选定实数范围，和步长，最终在这选定的候选值中产生选定值。
不同的任务需求，在评估模型的性能时，使用不同的性能度量会导致不同的评判结果。
回归任务，最常用的性能度量是“均方误差”。
分类任务，使用的性能度量有错误率或者精度等。
分类任务，还有更多的性能度量：
比如有些分类任务需求，希望查准率（Precision） 高，有些则希望查全率（Recall） 高，而查准率和查全率是一对矛盾的度量，我们又可能希望权衡查准率和查全率，这就有了平衡点（BEP：查准率等于查全率时的取值） 这个度量，更好用些的F1度量= 2PR/P+R，加上一个权重w，Fw= (1+w2)PR/(w2P)+R;当w>1时，分母的P被放大，F1会偏小，因而想要F1更大就需要R（查全率）更大些。当w<1时，则更看中P（查准率）。当w=1时就是标准的F1了。 分别求出所有P和R，这些P和R平均值叫宏查准率（macro-P） 、宏查全率（macro-R），由它们求出的叫宏F1（macro-F1）。 先求出所有TP、FP、TN、FN的平均值，进而求出的P和R分别叫微查准率（micro-P）、微查全率（micro-R），由它们求出的叫微F1（micro-F1）。ROC曲线和AUC面积：有些学习器（比如神经网络）是为测试样本产生一个实值或概率预测值，然后将这个预测值与一个分类阈（yu：第四声）值进行比较，大于阈值为正类，小于为反类。
ROC曲线的横轴是假正例率，纵轴是真正例率，AUC面积越大，性能越好。 真正例率：预测对的正例数量/所有正例的真实数量=TP/TP+FN 假正例率：预测错的正例数量/所有反例的真实数量=FP/TN+FP代价敏感错误率与代价曲线：在非均等代价下，ROC曲线不能直接反映出学习器的期望总体代价，而“代价曲线”则可达到目的。赋予不同类别预测错误的代价值（costij）,代价值越大，损失越大。
假设检验：对单个学习器的泛化错误率进行某种判断（测试结果应当符合正态分布）。
交叉验证t检验：对不同学习器的性能进行比较 McNemar检验：对二分类的不同学习器的性能进行比较 Freidman检验和Nemenyi后续检验：在一组数据集对多个算法进行性能比较偏差-方差分解：是解释泛化性能的一种重要工具
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