一、首先要做什么
- 从一个简单的能快速实现的算法开始，实现该算法并用交叉验证集数据测试这个算法。
- 绘制学习曲线，决定是增加更多数据，或者添加更多特征，还是其他选择。
- 进行误差分析：人工检查交叉验证集中我们算法中产生预测误差的实例，看看这些实例是否有某种系统化的趋势。
二、查全率和查准率
查准率（Precision）和查全率（Recall） 我们将算法预测的结果分成四种情况：
- 正确肯定（True Positive,TP）：预测为真，实际为真
- 正确否定（True Negative,TN）：预测为假，实际为假
- 错误肯定（False Positive,FP）：预测为真，实际为假
- 错误否定（False Negative,FN）：预测为假，实际为真
查准率=TP/(TP+FP)。
查全率=TP/(TP+FN)。
查全率和查准率之间需要做一个权衡。
