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偏差和方差之间的权衡是什么?

轩辕小不懂 发布于 2021-10-28 15:57
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分类:人工智能
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偏差(模型拟合数据的程度)是指由于ML算法中的假设不正确或过于简单而导致的误差,这会导致过度拟合。

方差(模型基于输入的变化量)指的是由于ML算法的复杂性而导致的错误,从而对训练数据的高水平变化和过度拟合产生了敏感性。

换句话说,简单的模型是稳定的(低方差)但有很大的偏差。复杂的模型容易过拟合,但表达了模型的真实性(低偏差)。误差的最佳减少需要权衡偏差和方差,以避免高方差和高偏差。


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