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# 评估方法
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## 留出法
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留出法(hold-out)直接将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S,另一个作为测试集T，即有$$D=S∪T,S∩T=∅ $$
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建议：<br>
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训练集/测试集：2/3~4/5
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## 交叉验证法
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交叉验证法(cross validation)先将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集。即有：$$D=D1∪D2∪...∪Dk,Di∩Dj=∅$$
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每个子集Di都尽可能保持数据分布的一致性，即从D中通过分层采样得到。然后，每次用k-1个子集的并集作为训练集，余下的那个子集
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作为测试集，这样就可以获得k组训练/测试集。从而可以进行k次训练与测试，最终返回的是这k个测试结果的均值。<br>
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缺陷：数据集较大时，计算开销。同时留一法的估计结果也未必比其他评估方法准确。
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## 自助法
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简单的说，它从数据集D中每次随机取出一个样本，将其拷贝一份放入新的采样数据集D′,样本放回原数据集中，重复这个过程m次，就得
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到了同样包含m个样本的数据集D′,显然D中会有一部分数据会在D′中重复出现。样本在m次采样中始终不被采样到的概率是
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,取极限得到：<br>
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即通过自助法，初始数据集中约有36.8%样本未出现在采样数据集D′中。可将D′作为训练集，D\D′作为测试集，(\表示集合的减法)。保
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证了实际评估的模型与期望评估的模型都是用m个训练样本，而有数据总量约1/3的、没在训练集中出过的样本用于测试，这样的测试结
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果，也叫做”包外估计”(out-of-bagestimate).
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### 适用场景
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自助法在数据集较小、难以有效划分训练/测试集很有用；此外自助法可以从初始数据集中产生多个不同的训练集，这对集成学习等方法
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有很大好处。
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### 缺点
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自助法产生的数据集改变了初始数据集的分布，引入估计偏差。故在数据量足够时，留出法与交叉验证更为常用。
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# 性能度量
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在预测任务中，给定样本集
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其中，yi是示例xi的真实标记。回归任务中最常用的性能度量是均方误差(mean squeared error),f(x)是机器学习预测结果<br>
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更一般的形式(数据分布D，概率密度函数p(x))<br>
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## 错误率和精度
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错误率的定义：<br>
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更一般的定义：<br>
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精度的定义：<br>
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更一般的定义:<br>
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## 查准率、查全率与F1
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下表是二分类结果混淆矩阵，将判断结果分为四个类别，真正例（TP）、假正例（FP）、假反例（FN）、真反例（TN）。<br>
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查准率：【真正例样本数】与【预测结果是正例的样本数】的比值。<br>
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查全率：【真正例样本数】与【真实情况是正例的样本数】的比值。 <br>
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- 当曲线没有交叉的时候：外侧曲线的学习器性能优于内侧；
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- 当曲线有交叉的时候：
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- 第一种方法是比较曲线下面积，但值不太容易估算；
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- 第二种方法是比较两条曲线的平衡点，平衡点是“查准率=查全率”时的取值，在图中表示为曲线和对角线的交点。平衡点在外侧的
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曲线的学习器性能优于内侧。
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- 第三种方法是F1度量和Fβ度量。F1是基于查准率与查全率的调和平均定义的，Fβ则是加权调和平均。<br>
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## ROC与AUC
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ROC曲线便是从这个角度出发来研究学习器泛化性能的有力工具。<br>
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与P-R曲线使用查准率、查全率为横纵轴不同，ROC的纵轴是”真正样例（True Positive Rate，简称TPR）”，横轴是“假正例率（False
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Positive Rate，简称FPR），两者分别定义为<br>
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显示ROC的曲线图称为“ROC图”<br>
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进行学习器比较时，与P-R如相似，若一个学习器的ROC曲线被另一个学习器的曲线“包住”，则可断言后者的性能优于前者；若两个学习
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器的ROC曲线发生交叉，则难以一般性的断言两者孰优孰劣。此时如果一定要进行比较，则较为合理的判断是比较ROC曲线下的面积，
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即AUC（Area Under ROC Curve）。
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注意：AUC计算公式没看懂
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## 代价敏感错误率与代价曲线
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在现实任务中会遇到这样的情况：不同类型错误所造成的后果不同。以二分类任务为例，我们可根据任务领域知识设定一个“代价矩阵”，
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如下图所示，<br>
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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（cost curve）”则可达到目的。代价曲线图的横轴是取
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值为[0，1]的正例概率代价，<br>
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纵轴是取值为[0，1]的归一化代价<br>
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画图表示如下图所示 <br>
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# 比较检验
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