分类模型的误差大致分为两种：训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。

分类模型的误差大致分为两种：训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。

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在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。

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抽样误差是指在调查过程中由于观察、测量等差错所引起的误差。

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在比较不同预测方法的精确度时，通常采用（）等误差指标来衡量预测误差的大小。

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在全面调查和抽样调查中都存在的误差是（）

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按照性质，预测方法大致可分为（）。

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用简单随机重复抽样方法抽取样本的单位，如果要使抽样平均误差降低50%，则样本容量需要扩大到原来的（）

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允许误差应根据错误记录对整个系统可能带来的破坏来确定，通常正是那些低使用率的产品或不常使用的产品为库存误差带来很大麻烦，因此应结合数量方差百分比和绝对值方差来确定误差。

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给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集，误差的平方和最大的那个应该被视为较优。

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