【机器学习】——偏差方差，欠拟合过拟合

最新推荐文章于 2025-01-09 16:08:04 发布
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#机器学习 #深度学习 #过拟合 #欠拟合

本文深入探讨了机器学习中的偏差与方差概念，解释了它们与欠拟合和过拟合的关系。偏差是模型期望与真实值的误差，方差则反映了模型对数据波动的敏感度。通过调整模型复杂度、特征数量和数据量，可以平衡偏差和方差，从而提高模型的泛化能力。

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这一篇我们就是介绍机器学习中误差的来源——模型的偏差与方差

偏差与方差的直观理解

我们首先从直观上来理解一下这两个词：

  • 偏差
    直观上我们感觉偏差就是预测值与真实值的偏离程度
  • 方差
    大家在统计学中应该都学过，方差通差是反映随机变量在期望值附近的波动程度
    我们假设对于一个随机样本xxx，模型的期望为uuu,方差为σ\sigmaσ，那么对于N个样本，我们假设m=1N∑1Nxim = \frac{1}{N}\sum_1^Nx_im=N1​∑
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【机器学习】过拟合与欠拟合的综合解析
浩瀚之水的专栏
05-08 334
将模型在训练数据上拟合的比在潜在分布中更接近的现象称为过拟合（overfitting）， 将模型在训练数据上拟合的比在潜在分布中更接近的现象称为过拟合（overfitting）， 用于对抗过拟合的技术称为正则化（regularization）。
机器学习中模型的诊断、改进、选择——偏差、方差、欠拟合、过拟合、交叉验证
yuemo3353009的博客
01-10 456
资料来源：台大 李宏毅 2020机器学习深度学习课程 文章目录`0、知识点``一、偏差和方差``为什么学习bias和variance?``f*的bias和variance``bias``variance`模型与bias & variance的关系`二、欠拟合和过拟合``对模型的诊断和改进`诊断：改进：`三、选择模型``交叉验证（Cross Validation）``N折交叉验证（N-fold Cross Validation）` 0、知识点 偏差bias 方差variance 过拟合 Ove.
机器学习中Bias（偏差）和Variance（方差）
Microstrong
04-05 2653
先占个坑吧！慢慢补！
偏差与方差，欠拟合与过拟合
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YQ的博客
10-01 1万+
机器学习的核心在于使用学习算法建立模型，对已建立模型的质量的评价方法和指标不少，本文以准确率(也称为精度)或判定系数(Coefficient of Determination)作为性能指标对模型的偏差与方差、欠拟合与过拟合概念进行探讨。偏差、方差、欠拟合、过拟合均是对模型(学习器)质量的描述，训练集和验证集(测试集)上的准确率或判定系数得分为做出上述判断提供依据。
深度学习：偏差和方差
m0_46135173的博客
07-03 1421
MarkdownText-to-HTMLAuthorsJohnLuke偏差描述了模型的预测值与真实值之间的偏离程度，是模型的预测准确度的度量。方差描述了模型在不同训练数据集上的预测值的变化程度，是模型泛化能力的度量。在实际应用中，通过调整模型复杂度和增加训练数据来平衡偏差和方差，以提高模型的泛化能力和预测性能。mermaid语法说明↩︎注脚的解释↩︎。
深度学习中偏差和方差
qq_43227036的博客
05-12 704
本文部分内容摘自https://blog.youkuaiyun.com/wuzqChom/article/details/75091612 从上面可以看出来均方误差由方差和偏差构成，那偏差和方差的高低又代表什么呢？ 偏差与方差在训练结果中的表现   如上图所示，高偏差代表训练结果欠拟合。而高方差代表训练结果为过拟合。偏差描述的是算法的预测的平均值和真实值的关系（可以想象成算法的拟合能力如何），而方差描述的是同一个算法在不同数据集上的预测值和所有数据集上的平均预测值之间的关系（可以想象成算法的稳定性如何）。   通过
深度学习 —— 偏差与方差
c8241998的博客
09-05 1989
概念定义 偏差（bias）：偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。通常在深度学习中，我们每一次训练迭代出来的新模型，都会拿训练数据进行预测，偏差就反应在预测值与实际值匹配度上，比如通常在keras运行中看到的准确度为96%，则说明是低偏差；反之，如果准确度只有70%，则说明是高偏差。 方差（variance）：方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值的变化波动情况（或称之...
机器学习——欠拟合、过拟合与正则化
小神龙一条的博客
04-14 385
1. 偏差与方差 首先要了解两个概念：偏差与方差。 下图中红色中心为测试数据的真实标记；蓝色点为模型产生的预测值。 蓝色点的中心与红色中心的距离就是偏差(Bias) 蓝色小点与蓝色点中心的平均距离就是方差(Variance) 通俗理解就是，偏差指的是模型预测数据与真实数据的差距，用来表示模型预测的准确性；方差指的是模型预测数据的波动，用来表示模型预测的稳定性。 2. 欠拟合与过拟合 上图第一个模型中，通过对数据进行线性回归拟合，得到一条直线。但可以发现，实际数据与直线上的点有着很大的偏差(bais)，可
机器学习过拟合与欠拟合！
Datawhale
10-08 2000
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：胡联粤、张桐，Datawhale面经小组Q1如何理解高方差与低偏差?模型的预...
深度学习中的偏差和方差
WYXHAHAHA123的博客
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ROC性能曲线
深度学习中的偏差、方差、正则化
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09-16 2133
参数和超参数 激活函数 随机初始化（Random+Initialization） 训练，验证，测试集（Train / Dev / Test sets） 偏差&方差 通过训练集误差和验证集误差判断算法偏差或方差是否偏高 高偏差(欠拟合)&高方差(过拟合)的解决方法 正则化 L2正则化 为什么正则化可以减少过拟合？ dropout 正则化（Dropout Regularization） 归一化输入 梯度消失/梯度爆炸（Vanishing / Exploding gradients）
深度学习入门笔记手稿（二）偏差与方差
WYR_try的博客
05-14 474
偏差与方差 通过判断网络系统中训练集误差和验证集误差来判断情况： 图中给出了两种划分方式，线为决策边界。一种欠拟合 高偏差，一种过拟合高方差两种情况。 如何判断是高偏差还是高方差，下面给出在一个分类网络系统中出现的4种情况 A:训练集误差 1%，验证集误差11% B:训练集误差 15%，验证集误差16% C:训练集误差 15%，验证集误差30% D:训练集误差 0.5%，验证集误差1% A中：训...
对于过拟合，欠拟合，方差，偏差的理解
qq_40661404的博客
10-23 444
关于过拟合和欠拟合 过拟合就是模型太厉害了，训练数据中的每个点都符合模型规划。 欠拟合就是模型太拉了，结果和训练数据相差过大 关于高偏差和高方差 偏差就是模型得到的所有结果和实际值之间的差距，高偏差（High Bias）就是指你的模型得到的结果和实际值相差很多。 方差就是模型得到的所有结果之间的差距，高方差（High Variance）就是指你的模型得到的结果之间相差较大。 ...
【吴恩达机器学习-笔记整理】诊断偏差较大（欠拟合）、方差较大（过拟合）的情况及其解决方案
怪&的个人博客
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一、评估假设 将样本划分为训练集和测试集 随机选择 比例建议：7:3 学习的是如何分辨偏差与方差的问题，与评估假设，如何解决偏差较大（欠拟合）、方差较大（过拟合）的问题 1、线性回归和平方误差标准时，测量误差的定义 最小化训练集的J(θ)得到θ 带入测试集求误差......
【深度学习】通俗理解偏差(Bias)与方差(Variance)
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码农努力学习
01-09 1451
在统计学习中，我们通常使用方差与偏差来衡量一个模型。
深度学习基础：误差、方差、偏差
clover_my的博客
03-27 4627
深度学习基础：误差、方差、偏差 误差 ＝ 方差 ＋ 偏差^2+ 噪音。 1、偏差、方差 偏差（bias）：偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系，也就是输出预测结果的期望与样本真实结果的差距。 方差（variance）：方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值的变化波动情况（或称之为离散情况，或是输出稳定性）。从数学角度看，可以理解为每个预测值与预测均值差的平方和的再...
过拟合/欠拟合、偏差/方差
褚骏逸的学习之路
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目录基本概念机器学习的泛化能力过拟合、欠拟合概念模型复杂度↑\uarr↑的变化与【偏差/方差】的关系偏差方差方差和偏差的关系【过/欠拟合】与【方差/偏差】的关系偏差-方差折衷【解决办法】欠拟合【解决办法】过拟合参考 基本概念 偏差：度量了学习算法的期望预测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。 方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化, 即刻画了数据扰动所造成的影响。 噪声：描述了在当前任务上，任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了学习问题本身的难度。 经验误
过拟合、欠拟合、高偏差、高方差
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03-07 1190
过拟合 在训练样本上误差较小，在验证集上误差较大 欠拟合 在训练样本和验证集上误差都教大 偏差、方差 高偏差，高方差 高偏差=欠拟合：就是对所有的数据，不管是训练集还是验证集，预测结果与真实结果都有较大的偏差 高方差=过拟合：就是训练集的时候偏差较小，但验证集上偏差较大，所以波动较大，即方差较大 ...
机器学习挑战：过拟合与欠拟合——Nas在Synology群晖中的应用详解
本资源主要探讨了机器学习中的关键概念——容量过拟合和欠拟合，以及它们在NAS（神经架构搜索）中的应用，特别是在Synology群晖首次使用的教程中。首先，机器学习的核心挑战在于让模型具有良好的泛化能力，即在未见...
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