關於機器學習的偏差和方差與過擬合和欠擬合的關係

文章目錄 前言 一、偏差和方差定義 二、解釋 改善 前言 關於機器學習的偏差和方差與過擬合和欠擬合的關係 一、偏差和方差定義 偏差是衡量一個模型在訓練數據集上擬合程度的 方差是衡量這個模型在不同數據集合（測試集合）上擬合程度的 二、解釋 如上圖 低偏差低方差表示改模型很好 低偏差高方差表明模型過擬合 高偏差低方差表明模型欠擬合 高偏差高方差表明模型欠擬合 改善 模型修改策略 過擬合：增大數據規模、

>>阅读原文<<