我们是否需要测试数据来评估模型的性能-回归

Question

在过去的6个月里，我一直在使用R和Python进行分类建模。在分类的基础上，对模型进行了精确性、召回性、Hamming损失、准确性等方面的评价，这些分类模型需要测试数据来计算这些评价指标。

当我们计算SSR、SSE、RMSE和其他评价指标时，是否与回归的情况相同。

从R的角度来看，摘要(LmRegressionModel)以一种或另一种方式给出了这些评估指标数字。为什么我们需要测试数据，然后在这里评估回归模型。

Answer 1

ML社区有比这里列出的更多的度量标准，用于回归和分类。但是主体仍然存在；计算训练集上的指标可能会导致过度拟合。