问题一：以分类问题为例，如何评估不同分类器的优劣，如C4.5、SVM、逻辑回归、随机森林等，解决办法是找到一个参照物，或叫基线准确度Baseline accuracy，基线准确度通过ZeroR算法得到。有了参照物，我们就可以对比不同分类器，相比基线准确度是更好还是更差，显著性如何等。
ZeroR分类器是一种最简单的分类器，这种方法仅仅根据历史数据统计规律，而选择一种概率最大的类别作为未知样本的分类结果，也就是说对于任意一个未知样本，分类结果都是一样的。ZeroR分类器简单的以多数类的类别（连续型数据使用简单均值）作为预测值。尽管这种分类器没有任何的预测能力，但是它可以作为一种与其他分类器的对比分类器。也就是说baseline performance。
属性值也就是上面的预测指标（predictors）对于模型来说毫无贡献度。这是因为ZeroR根本就没有使用它们。ZeroR会选择一个频率最大的分类值作为模型的预测输出，对于数据集来说“Play Golf =Yes” 是ZeroR模型，精度为：0.64，这就是基线准确度。在使用ZeroR算法得到基线准确度时，应让训练集与测试集一致，以得到纯粹的基线准确度。
问题二：如何对模型进行性能评估，可以尽可能地避免过拟合及欠拟合问题？特别不建议训练集和测试集是同一数据集合，因为对于我们得到的预测分类准确度的相关信息，其可信度很低。一般采取方式是进行样本外检验，通过将数据集切分为训练集（66%）及测试集（34%）两部分。当然还有更好的方法，下面将着重介绍该方法——K-fold Cross Validation(K折交叉验证)，其是评估机器学习算法性能的标准方法。
其将原始数据分成K组（一般是均分），将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型，用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标。K-CV可以有效的避免过学习以及欠学习状态的发生，最后得到的结果也比较具有说服性。
当然我们也可以通过多次改变随机种子，来得到多次不同的K折交叉验证下的分类准确度，之后取均值及标准差，得到分类准确度的置信区间。
Holdout为重复预留法，10-fold cross-validation为10折交叉验证，从中我们看到，在均值基本一致的情况下，10折交叉验证的标准差远远小于重复预留法，优劣高低立现，10-fold cross-validation较好。
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