machine-learning - 这些分类器哪个更好？

Question

我不确定以下两个分类器中哪个分类器更好：

Classifier 1 - Training set = 100%, Test set 70%和 Classifier 2 - Training set = 70%, Test set 75%

我需要争辩说分类器 1 比分类器 2 更好。

两者都有其优点和缺点，但我没有具体的答案？

Answer 1

第二个可能更好。

第一个分类器显然存在过拟合问题。换句话说，它不是学习训练集的基本原理，而是学习对数据的详尽描述。

这并不意味着第二个分类器很棒。但是，一般来说，如果 A 在测试集上的性能优于 B，则分类器 A 优于分类器 B。

Answer 2

根据您提供的详细信息，与分类器 2 相比，分类器 1 似乎对训练集过度拟合，因此对测试集的表现更差。这表明分类器 2 在测试集方面“更好”。

如果您想以另一种方式争论，您可能需要指出有关分类器 1 的一些细节，例如它是如何训练的，使用了哪些算法。