机器学习笔记——偏差vs方差

（参考菜菜的sklearn课程）
一个集成模型在一个数据集上的泛化误差E(f;D)，由方差（var）、偏差（bais）和噪声共同决定：

对于上图：
红色点集成算法中的每个基评估器产生的预测值；
红色虚线代表这些预测值的平均值；
蓝色实线代表数据的真实值。

偏差：模型预测值与真实值之间的差异，即：红色点到蓝色实线的距离。在集成算法中，每个基评估器都会产生自己的偏差，集成评估器的偏差是基评估器偏差的均值。模型越精准，偏差越低。

方差：模型预测值与预测值的平均值之间的差异。即：红色点到红色虚线之间的距离，以此衡量模型的稳定性。模型越稳定，方差越低。

通常来讲，偏差和方差是一个“此消彼长”的关系，如下图所示：

当模型复杂度大的时候，偏差小，方差大；当模型复杂度小的时候，方差小，偏差大。

所以我们调参的目标是使方差和偏差达到一个平衡。虽然方差和偏差不可能同时达到最小值，但是他们的组合可以使泛化误差达到一个最小值，而我们要寻找的就是这个最小值。

机器学习笔记——偏差vs方差相关推荐

吴恩达机器学习：偏差与方差、欠拟合与过拟合
在吴恩达机器学习课程的第86课时中,讲解了偏差和方差与欠拟合和过拟合的关系. 1.偏差与方差的概念先看下网上关于偏差与方差的例子. 该例子可以理解为射击打靶. 偏差指的是多次射击的平均环数与环心的偏 ...
如何平衡机器学习中偏差与方差
本文介绍偏差与方差的概念和K折交叉验证,并通过示例展示其实现过程. 方差与偏差为了评估模型在数据集上的表现,我们需要衡量模型预测与观测数据的匹配程度.对于回归模型,通常使用的指标是MSE(mean ...
小吴的《机器学习周志华》学习笔记第二章 2.4 比较检验、2.5 偏差与方差
小吴的<机器学习周志华>学习笔记第二章 2.4 比较检验. 2.5 偏差与方差 2.4 比较检验上一周提到了实验的评价方法和性能量度,步骤简单可以看成:先使用某种实验评估方法测得学习 ...
Bobo老师机器学习笔记第八课-方差、偏差、岭回归、LASSO回归？
对误差分类问题一.什么是偏差和方差? 先看下面这幅图图: 方差: 都是围着数据中心的,方差越大则表示距离数据中心分布的越分散,越小说明越近越集中偏差: 偏离数据中心, 偏差越大,说明整个数据距离中 ...
4.3 偏差与方差-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
偏差与方差在机器学习中,偏差(bias) 反映了模型无法描述数据规律,而方差(variance) 反映了模型对训练集过度敏感,而丢失了数据规律,高偏差和高方差都会造成新数据到来时,模型给出错误的预 ...
偏差与方差、经验风险最小化、联合界、一致收敛—机器学习公开课第九讲
在之前的八讲中我们主要学习了一些具体的算法,但当我们之前学习的算法在实际问题中表现不出理想的效果时,我们接下来应该怎么做?接下来的三讲中我们学习到的主要内容是学习理论,它将会帮助我们找到上面问题的答案 ...
机器学习中的偏差和方差是什么？
机器学习中的偏差和方差是什么? 机器学习全部是关于给定输入数据(X)和给定输出数据(Y),然后去寻找一个最佳映射函数(F),这个映射函数通常也被叫做目标函数. 任何机器学习算法的预测误差可以分解为三部 ...
转载：理解机器学习中的偏差与方差
学习算法的预测误差, 或者说泛化误差(generalization error)可以分解为三个部分: 偏差(bias), 方差(variance) 和噪声(noise). 在估计学习算法性能的过程中, ...
机器学习偏差方差_机器学习101 —偏差方差难题
机器学习偏差方差 Determining the performance of our model is one of the most crucial steps in the machine le ...

机器学习笔记——偏差vs方差

机器学习笔记——偏差vs方差相关推荐

最新文章

热门文章