为了检验算法是否过拟合,我们将数据分成训练集和测试集,通常用 70%的数据作为训练集,用剩下30%的数据作为测试集。很重要的一点是训练集和测试集均要含有各种类型的数据,通常我们要对数据进行“洗牌”,然后再分成训练集和测试集。

测试集评估在通过训练集让我们的模型学习得出其参数后,对测试集运用该模型,我们有两种方式计算误差:

1.对于线性回归模型,我们利用测试集数据计算代价函数

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