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在決策樹中,隨著樹中結(jié)點(diǎn)數(shù)變得太大,即使模型的訓(xùn)練誤差還在繼續(xù)減低,但是檢驗(yàn)誤差開始增大,這是出現(xiàn)了模型擬合不足的問題。
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分類模型的誤差大致分為兩種:訓(xùn)練誤差(training error)和泛化誤差(generalization error)。
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Bayes法是一種在已知后驗(yàn)概率與類條件概率的情況下的模式分類方法,待分樣本的分類結(jié)果取決于各類域中樣本的全體。
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