机器学习中偏差方差残差的表示

最新推荐文章于 2025-09-13 23:44:25 发布
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本文深入解析了机器学习中的关键概念：方差、偏差与噪声，通过图表直观展示这些概念如何影响模型的泛化能力。并对比了泛化误差与均方误差的区别，帮助读者更清晰地理解模型评估指标。


关于机器学习中常见的方差，偏差，和残差，以前一直没搞懂，画个图，解释一下。
所谓的泛化误差就是方差、偏差、和噪声的和，与均方误差不同。均方误差类似对残差平方的期望。

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这里首先需要了解以下观察值、真实值和预测值的关系->三者的区别请参考我的这篇文章->从根本上理解 机器学习中真实值、观测值、预测值的区别 简单来讲，误差是观察值与真实值之间的差；残差是观察值与模型估计值之间的差，因此误差和样本数据的构造有关，残差和预测模型有关，一般我们只关心残差。 其实了解到这已经足够了，但是想要进一步理解误差和残差的区别请往下看 误差是观察值与真实值之间的差。经典测验理论（CTT）的基本假设是：X=T+E。也就是说，观察值等于真值加上误差。我们的任何一次测量都带有误差（每一次
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