在機器學習中經常遇到，model的「過擬合」以及「欠擬合」問題，怎樣判斷呢，這裡可能就需要根據偏差-方差-錯誤曲線來判別。因此這裡我們需要對方差、偏差有乙個直觀感性的認識。
當模型做出與實際情況不符的假設時就會引起錯誤，這種錯誤稱為偏差。如果選擇的模型與**變數和因變數之間的關係差別太大時（通常是模型太簡單），就會發生偏差。
描述的是**值的變化範圍，離散程度，也就是離其期望值的距離。方差越大，資料的分布越分散。
圖形分析：從上下圖中分析可以看到，偏差越大，離中心點越遠，偏差越小，距離中心點越近。從左右方向來分析，方差越小，資料點越集中，方差越大，資料點越離散。
首先定義d為訓練集資料集合，f（x；d）為訓練集d上學得的模型f在x上的輸出。期望**為 f(
x)¯¯
¯¯¯¯
=ed[
f(x;
d)]
使用不同的樣本數相同的不同訓練集產生的方差為 va
r(x)
=ed[
(f(x
;d)−
f(x)
¯¯¯¯
¯¯)2
] 期望輸出與真實標記之間的差為偏差 bi
as2=
(f(x
)¯¯¯
¯¯¯−
y)2
偏差度量了學習演算法的期望**與真實結果的偏離程度，刻畫描述了演算法本身對資料的擬合能力，也就是訓練資料的樣本與訓練出來的模型的匹配程度；方差度量了訓練集的變化導致學習效能的變化，描述了資料擾動造成的影響；
一般來說偏差和方差有衝突稱之為偏差-方差窘境。在給定學習任務下，在訓練不足時，學習器的擬合能力較弱，，訓練資料的擾動不足以使學習器產生明顯變化，此時偏差起到最要的作用，隨著學習器擬合能力的加強，偏差越來越小，但是任何一點資料抖動都可以被學習，方差逐漸佔據主導，若訓練資料自身的非全域性的特性被學習到了，那麼久發生了過擬合。
理解機器學習中的偏差與方差
學習演算法的 誤差,或者說泛化誤差 generalization error 可以分解為三個部分 偏差 bias 方差 variance 和雜訊 noise 在估計學習演算法效能的過程中,我們主要關注偏差與方差.因為雜訊屬於不可約減的誤差 irreducible error 首先拋開機器學習的範疇,...
直觀理解機器學習中的偏差和方差
以打靶為例，瞄相當於訓練，打相當於測試 偏差相當於瞄的準不准，方差相當於打的穩不穩 在用訓練集訓練模型初期 欠擬合 模型對訓練集有較高的錯誤率 瞄的不准，偏差高 而且在不同的測試集上表現近似 打的穩，方差小 在用訓練集訓練模型後期 過擬合 模型對訓練集都的錯誤率很小 瞄的準，偏差低 但在不同的測試集...
機器學習中的偏差和方差
數學解釋 偏差 描述的是 值 估計值 的期望與真實值之間的差距。偏差越大，越偏離真實資料，如下圖第二行所示。方差 描述的是 值的變化範圍，離散程度，也就是離其期望值的距離。方差越大，資料的分布越分散，如下圖右列所示。機器學習中的偏差和方差 首先，假設你知道訓練集和測試集的關係。簡單來講是我們要在訓練...