偏差与方差

浪尽此生 提交于 2020-02-24 04:21:59

偏差-方差分解 试图对学习算法的 期望泛化错误率 进行分解。

  1. 测试样本 x
  2. \(y_D\)为 x 在数据集中标记
  3. y为x的真实标记
  4. f(x;D)为训练集D上学得模型f 在x上的预测输出

学习算法的期望预测:

偏差 方差 噪声 含义

偏差:描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距。偏差越大,越偏离真实数据,如下图第二行所示。

方差:描述的是预测值的变化范围,离散程度,也就是离其期望值的距离。方差越大,数据的分布越分散,如下图右列所示。

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