回歸任務偏差與方差

「偏差-方差分解」是解釋學習演算法泛化效能的一種重要工具。

它試圖對學習演算法的期望泛化錯誤率進行拆解。

以回歸任務為例，e(f；d）泛化誤差可以分解為偏差、方差、雜訊之和。

偏差，度量了學習演算法的期望**與真實結果的偏離程度，即刻畫了學習演算法本身的擬合能力；

方差，度量了同樣大小的訓練集的變動所導致的學習效能的變化，即刻畫了資料擾動所造成的影響；

雜訊，表達了在當前任務上任何學習演算法所能達到的期望泛化誤差的下界，即刻畫了學習問題本身的難度。

給定學習任務，為取得好的泛化能力，則需使偏差較小，即能夠充分擬合資料；並且使方差較小，即使得資料擾動產生的影響小。

然而兩者是有衝突的，這稱為偏差-方差窘境：

給定學習任務，控制學習演算法的訓練程度，

則在訓練不足時，學習器的擬合能力不夠強，訓練資料的擾動不足以使學習器產生顯著變化，此時偏差主導了泛化錯誤率。

隨著訓練程度的加深，學習器的擬合能力逐漸增強，訓練資料發生的擾動漸漸能被學習器學到，方差逐漸主導了泛化錯誤率。

在訓練程度充足後，學習器的擬合能力已非常強，訓練資料發生的輕微擾動都會導致學習器發生顯著變化，若訓練資料自身的、非全域性的特性被學習器學到了，則將發生過擬合。

偏差與方差

偏差度量了學習演算法的期望 與真實結果的偏離程度，即刻畫了學習演算法本身的擬合能力 方差度量了同樣大小的訓練集的變動多導致的學習效能的變化，即刻畫了資料擾動所造成的影響。雜訊則表達了在當前任務上任何學習演算法所能達到的期望泛化誤差的下界，即刻畫了學習問題本身的難度。偏差 方差分解說明，泛化效能是由學...

偏差與方差

1.定義 偏差指的是演算法在大型訓練集上的錯誤率，方差指的是演算法在測試集上的表現低於訓練集的程度。當方差很高時，說明模型過擬合 當偏差很高時，說門模型欠擬合。2.減少偏差的方案 偏差過高，既模型在訓練集上的錯誤率太高說明模型欠擬合，減少偏差的方案如下 減少或去掉正則化 l1,l2,dropout ...

偏差與方差

打靶場上來了4個槍手，開始打靶，piapiapia 一陣槍響，不一會兒，打靶成績出來了。以下是4位搶手的打靶結果 不難看出，第一位搶手打的又準，而且穩定性也好，把把命中紅星。第二位槍手慘不忍睹，打的又偏，而且又毫無章法。第三位搶手準度一般，好在穩定性還不錯，只要提公升下準度，還是可以搶救一下。第四名...