K折交叉验证中k值大小和bias、variance的关系

K折交叉验证中的k值选择会影响模型的偏差和方差。模型复杂度与偏差、方差有直接关联:复杂模型可能导致过拟合,偏差小而方差大;简单模型可能欠拟合,偏差大但方差小。优化k值旨在平衡模型的预测能力和稳定性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

error = Bias(偏差) + Variance(方差) + noise(噪声)

模型越复杂,bias越小,Variance越大,越容易过拟合;

相反,模型越简单,bias越大,variance越小,越容易欠拟合
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