偏差和方差

偏差(Bias):描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距。偏差越大,越偏离真实数据,如下图第二行所示。

方差(Variance):描述的是预测值的变化范围,离散程度,也就是离其期望值的距离。方差越大,数据的分布越分散,如下图右列所示。



下面通过一个故事来讲解:


想象你开着一架黑鹰直升机,得到命令攻击地面上一只敌军部队,于是你连打数十梭子,结果有一下几种情况:
1.子弹基本上都打在队伍经过的一棵树上了,连在那棵树旁边等兔子的人都毫发无损,这就是方差小(子弹打得很集中),偏差大(跟目的相距甚远)。
2.子弹打在了树上,石头上,树旁边等兔子的人身上,花花草草也都中弹,但是敌军安然无恙,这就是方差大(子弹到处都是),偏差大(同1)。
3.子弹打死了一部分敌军,但是也打偏了些打到花花草草了,这就是方差大(子弹不集中),偏差小(已经在目标周围了)。
4.子弹一颗没浪费,每一颗都打死一个敌军,跟抗战剧里的八路军一样,这就是方差小(子弹全部都集中在一个位置),偏差小(子弹集中的位置正是它应该射向的位置)。


方差,是形容数据分散程度的,算是“无监督的”,客观的指标,偏差,形容数据跟我们期望的中心差得有多远,算是“有监督的”,有人的知识参与的指标。


文章整理来自:http://www.zhihu.com/question/20448464

### 残差、偏差方差的概念及其关系 #### 1. 残差 (Residuals) 残差是指实际观测值模型预测值之间的差异。它是评估模型拟合程度的一个重要指标,在监督学习中用于优化模型参数。通过最小化残差平方(RSS),可以有效减少模型的预测误差[^1]。 #### 2. 偏差 (Bias) 偏差表示模型预测值真实值之间的平均差距。高偏差通常意味着模型欠拟合,即模型未能捕捉到数据中的复杂模式。例如,在Boosting算法中,随着弱分类器数量增加,偏差会逐渐降低,从而提高模型的整体性能。 #### 3. 方差 (Variance) 方差反映了模型对训练数据的变化敏感度。当模型过于复杂时,可能会过度适应训练数据中的噪声,导致在未见数据上的表现较差。因此,高方差往往对应于过拟合现象[^2]。 #### 4. 泛化误差 (Generalization Error) 泛化误差是模型在新数据上的预测能力的表现。理想情况下,一个优秀的模型应具有较低的泛化误差,这意味着它不仅能在训练集上表现良好,还能很好地处理未知的数据点[^3]。 #### 5. Bias-Variance Tradeoff 机器学习的核心挑战之一就是找到偏差方差之间的最佳平衡点。如果模型太简单,则可能产生较高的偏差;而如果模型过于复杂,则可能导致较大的方差。为了实现良好的泛化效果,需要在这两者间做出适当取舍。 #### XGBoost 中的特殊处理 XGBoost作为一种高效的梯度提升框架,在面对含有缺失值的数据时能够自动决定分裂方向,这一特性有助于改善模型对于不完全数据的学习效果,间接影响了模型的偏差方差控制[^4]。 ```python import xgboost as xgb from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split # 创建模拟数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=7) # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=7) # 定义并训练XGBoost模型 model = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='logloss') model.fit(X_train, y_train) ```
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