正确率 准确率、召回率 ROC曲线 模型复杂度 模型特点 表达能力 VC维 LR 维数灾难 样本需求数指数增长，维数相乘 维数增加表达力 KNN 与训练样本数量正相关 SVM 根据样本边界点动态调整 DT 树深度、叶子节点数 泛化能力 样本与真实数据差异 分布 噪声 强分类器学了噪声，泛化能力弱 模型偏差 方差小稳定，如LR