本文主要是介绍《机器学习（周志华）》Chapter2 模型评估与选择 课后习题答案，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
根据题意可知正例和反例各位50个样本，题目假定的算法为若训练集中正例较多则为正例，反之为反例。
1、先考虑简单的留一法：
若取得1个正例为测试集，则剩下训练集为49个正例50个反例，算法预测为反例，则与测试集预测相反。反之同样成立，则留一法的错误率为100%
2、10折交叉验证
若测试集中正例与反例各为5个，则剩下训练集为45个正例45个反例，因为训练样本数据相同时进行随机猜测，则错误率为50%
若测试集中正例大于反例，则剩下训练集正例小于反例，算法预测为反例，则错误率为正例/(正例+反例)
若测试集中正例小于反例，则剩下训练集正例大于反例，算法预测为正例，则错误率为反例/(正例+反例)
对10次交叉验证错误率做平均，可知错误率有一定的随机性
BEP（平衡点）是当P=R时的的取值
由F1公式可知P=R时，F1=P=R，即P=R时BEP=F1。
若F1A > F1B成立，必然在P=R时也成立，即BEP(A)>BEP(B)
P查准率，预测正例中真实正例的比例
R查全率，真实正例中预测正例的比例
TPR真正例率，真实正例中预测正例的比例，与R查全率一样
FPR假正例率，真实假例中预测正例的比例
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