偏差與方差,欠擬合與過擬合的關係

2022-09-20 06:15:09 字數 548 閱讀 2663

偏差指**輸出與真實標記的差別,記為:

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。

方差指乙個特定訓練集訓練得到的函式,與所有訓練集得到平均函式的差的平方再取期望,記為:

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。方差表示所有模型構建的**函式,與真實函式的差別有多大。

偏差與方差的區別可用如下的靶標圖來說明:

低偏差低方差時,是我們所追求的效果,此時**值正中靶心(最接近真實值),且比較集中(方差小)。

低偏差高方差時,**值基本落在真實值周圍,但很分散,此時方差較大,說明模型的穩定性不夠好。

高偏差低方差時,**值與真實值有較大距離,但此時值很集中,方差小;模型的穩定性較好,但**準確率不高,處於「一如既往地**不准」的狀態。

高偏差高方差時,是我們最不想看到的結果,此時模型不僅**不準確,而且還不穩定,每次**的值都差別比較大

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