【漫话机器学习系列】016.误差中的偏差(BIAS)

最新推荐文章于 2025-02-13 10:59:19 发布
最新推荐文章于 2025-02-13 10:59:19 发布
阅读量840 收藏 4
点赞数 8
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 漫话机器学习系列专辑 文章标签： 机器学习 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IT_ORACLE/article/details/144604683

误差中的偏差（Bias）

在统计学和机器学习中，误差可被分解为三部分：偏差（Bias）、方差（Variance）和噪声（Noise）。其中，偏差描述了模型预测值与真实值之间的系统性偏离，是模型对目标函数假设错误的结果。

偏差的定义

偏差（Bias）是指模型的预测值与真实值之间的平均差异。它反映了模型的假设与问题实际复杂性之间的差距。
从数学上来看，对于目标值 y 和模型预测值 \hat{y}​，偏差可定义为：

\text{Bias}^2 = \left[ \mathbb{E}[\hat{y}] - f(x) \right]^2

其中：

<
最低0.47元/天 解锁文章
机器学习中Bias（偏差）和Variance（方差）
Microstrong
04-05 2627
先占个坑吧！慢慢补！
【漫话机器学习系列】013.贝叶斯误差（Bayes Error）
IT古董
12-19 1271
贝叶斯误差是机器学习和统计分类中一个理论最优的误差界限，定义为任何分类器在给定数据分布上的最低可能误差。贝叶斯误差反映了分类问题的内在困难，与模型或算法无关。贝叶斯误差是分类问题的理论下界，定义了在特定数据分布下无法超越的最低误差率。它反映了问题的固有难度，帮助评估模型的改进潜力。在实践中，通过近似估计贝叶斯误差，可以分析数据的噪声水平、问题复杂性以及模型改进方向。
偏差（Bias）与方差（Variance）
qq_36302589的博客
10-16 1800
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本...
一文读懂 Bias（偏差）、Error（误差）、Variance（方差）
热门推荐
Suprit's blog
12-16 1万+
一文读懂 Bias（偏差）、Error（误差）、Variance（方差） 偏差 偏差度量了学习算法的期望预期与真实结果的偏离程度 ，即刻画了学习算法本身的拟合能力。偏差太高，就会出现欠拟合，即与真实结果偏离很大。但如果偏差太高，可能会出现过拟合，结合一下前面的图片，因为我们的数据集并不是整体的数据集，可能数据集本身就不准确，所以如果你仅仅在当当前数据集做到很好，可能对于新的数据就会表现很差。 如何降低偏差 增加算法的复杂度，比如神经网络中的神经元个数或者层数，增加决策树中的分支和层数等。不过增加模型复杂度
总结：Bias(偏差)，Error(误差)，Variance(方差)及CV(交叉验证)
MrLevo520的博客
11-11 1万+
Error = Bias + Variance+Noise 什么是Bias(偏差) Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，即算法本身的拟合能力 什么是Variance(方差) Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。 列表内容 什么是Noise Error
偏差(Bias)与方差(Variance)详解
weixin_43179522的博客
05-02 4730
1 问题背景  NFL(No Free Lunch Theorem)告诉我们选择算法应当与具体问题相匹配,通常我们看一个算法的好坏就是看其泛化性能,但是对于一个算法为什么好为什么坏,我们缺乏一下认识,”Bias-Variance-Decomposition”就是从偏差,方差的角度来解释一个算法的泛化性能 2 一点点数学 期望:体现了随机变量取值的平均水平 方差:随机变量取值在其平均值附近的离散程度...
【漫话机器学习系列】001.Adaboost算法
IT古董
12-06 1757
Adaboost（Adaptive Boosting）是一种经典的集成学习方法，主要思想是通过将多个弱学习器（通常是简单模型，如决策树桩）加权组合，来提升整体模型的预测能力。Adaboost 是一种自适应的学习方法，能够不断调整弱学习器的训练过程，专注于难分类的样本，从而逐步提高分类性能。Adaboost 是一种非常强大的集成学习方法，通过加权组合多个弱学习器，提升模型的预测能力。其基本思路是通过加权关注难以分类的样本，并通过简单的弱学习器（如决策树桩）来逐步改善分类性能。尽管 Adaboost 在大多数情
【漫话机器学习系列】089.凹函数&凸函数（Concave & Convex Function）
IT古董
02-11 1490
在数学分析和优化理论中，凸函数（Convex Function）和凹函数（Concave Function）是非常重要的概念。它们广泛应用于机器学习、经济学、优化问题以及工程领域。本文将详细介绍凸函数与凹函数的定义、几何直观理解、数学性质、判定方法及其在现实中的应用。
【漫话机器学习系列】056.F1值（F1 score）
IT古董
01-20 1502
F1值是机器学习中一种用于评估模型性能的指标，特别适合用于 不平衡数据集 的分类任务。它是 精确率（Precision） 和 召回率（Recall） 的调和平均值。通过综合考虑精确率和召回率，F1值能够衡量模型在样本分类中的整体表现。F1值是一种综合考虑精确率和召回率的性能指标，在不平衡数据中尤为重要。它帮助我们评估模型在正负样本分类上的权衡能力，能够为优化分类器提供有力的指导。
【漫话机器学习系列】091.置信区间（Confidence Intervals）
最新发布
IT古董
02-13 1718
在统计学和数据分析中，我们通常希望通过样本数据来估计总体参数。然而，由于抽样的随机性，我们不可能得到精确的总体参数，而只能通过估计值（如均值、回归系数）来进行推断。置信区间（Confidence Interval, CI）提供了一种方法来衡量估计的不确定性，它告诉我们：在一定的置信水平下，真实参数值可能落在某个范围内。
Bias（偏差），Variance（方差），Error（误差）
ly_twt的博客
09-23 3676
一、Bias（偏差） Bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出值与真实值之间的差距，就是模型在样本上拟合的好坏。Bias反映了模型本身的精准度。 Bias越小，即模型在样本上拟合的越好。但是若要减小Bias，则就要增加模型的复杂度，即增加模型的参数，但这样可能会产生过拟合（overfitting）。过拟合是指模型在样本上能够获得很好的拟合，但是在测试集上却不能很好的拟合数据。过拟合即对应Va...
统计学总结之Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)的区别
xbmatrix的博客
03-18 9879
参考：http://blog.csdn.net/qq_16365849/article/details/50635700 目录(?)[-] Bias偏差Error误差和Variance方差的区别 1概念2bias与Variance的区别3解决bias和Variance问题的方法 Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)
误差error，偏置bias，方差variance的见解
风翼冰舟的博客
08-18 1万+
不知怎么的，想到了这三个名词之间的关系，特地去查了一下，貌似学问还挺大。 以下纯属查阅资料，自己的理解，如有错误，谢谢下方评论纠正 ^_^ 主要参考资料：知乎上关于这三个名词的讨论，以及周志华的《机器学习》这本书第45页。 偏置-方法是评估模型泛华能力的一个工具。 个人感觉这个评估是在训练集中进行的，因为大部分文献说 “bias是期望输出与真实标记的差，如果bias过小会产生过拟合” ；
bias和variance
ywl22的专栏
02-23 1万+
留记。 在A Few Useful Thingsto Know about Machine Learning中提到，可以将泛化误差（gener-alization error）分解成bias和variance理解。   Bias: a learner’s tendency to consistently learn the same wrong thing，即度量了某种学习算法的平均估计
BIAS指标的原理和计算方法
我的仓库 My Storehouse
07-01 5135
20乖离率指标——BIAS 乖离率BIAS指标又叫Y值，是由移动平均原理派生出来的一种技术分析指标，是目前股市技术分析中一种短中长期皆可的技术分析工具。第一节 BIAS指标的原理和计算方法 一、 BIAS指标的原理 乖离率BIAS指标是依据葛兰碧移动均线八大法则而派生出来的项技术分析指标，它是通过一定的数学公式，来计算和总结出当价格偏离移动平均线的程度，指出买卖时机。 乖离率
机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？
MachineLP的专栏
07-30 4735
首先 Error = Bias + Variance Error反映的是整个模型的准确度，Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。 我是这样抽象理解这个问题的：  准：bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距，简
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值