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偏差-方差權衡的理解
時間 2021-01-02
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1、概念: Bias:描述的是預測值與真實值之間的差距。用來衡量模型對特定樣本實例預測的一致性(或說變化)。 Variance:描述的是預測值的變化範圍,離散程度,也就是離其真實值的距離。用來從總體上衡量預測值與實際值之間的差異。 對於一個非線性分類問題而言(如XOR),簡單的線性分類器(無維度空間映射)由於自身特性並不能較好地進行類別劃分,model會出現較大的偏差;而決策樹模型作爲非線性分類器
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