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機器學習 偏差和方差
時間 2021-01-08
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機器學習算法,其泛化誤差可以分解爲兩部分,偏差(bias)和方差(variance)。 偏差指的是算法的期望預測與真實預測之間的偏差程度,反應了模型本身的擬合能力;方差度量了同等大小的訓練集的變動導致學習性能的變化,刻畫了數據擾動所導致的影響。 如下圖所示,當模型越複雜時,擬合的程度就越高,模型的訓練偏差就越小。但此時如果換一組數據可能模型的變化就會很大,即模型的方差很大。所以模型過於複雜的時候會
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