百科释义
报错Estimator（估计量/估计器）是统计学与机器学习中的核心概念，指基于样本数据推断总体参数的方法、算法或工具，亦泛指执行估算的实体。其统计学定义源于数学领域，核心类型包括无偏估计量、点估计量等，要求期望值与真实参数一致。在机器学习中，Estimator特指通过fit方法从数据中学习模型参数的算法组件，如线性回归、决策树等。该术语的应用历程从统计学基础理论延伸至工程实践。早期聚焦参数估计的统计特性研究，如渐近无偏性、最大似然估计等。20世纪后，衍生出通信工程中的信道估计器、控制系统中的状态估值器等跨领域工具。21世纪以来，机器学习框架（如Scikit-learn）将其标准化为包含训练、预测接... 查看百科
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