偏差和方差

最新推荐文章于 2024-07-03 11:11:31 发布
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首先我们用房屋问题来说明偏差和方差的问题：

 如下图所示，左边是欠拟合导致的偏差过大问题，右边是过拟合导致的方差过大问题。

我们画出d为横坐标，偏差方差的大小为纵坐标的图像：你会发现欠拟合的情况下，测试集的偏差和方差都很大；过拟合的情况下，偏差会很小但是方差会很大。如下图：

 

加入正则项之后的偏差和方差：

 

 

 

方差和偏差的关系
Jiashilin
09-10 3438
目录 介绍： 关系图 偏差方差与打靶 介绍： 偏差. 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。偏差平方公式： 方差. 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 。 f(x;D)为期望预测，也就是针对不同数据集 D, f 对 x 的预测值取其期望。那么使用样本...
解释什么是偏差和方差？如何权衡？（面试题200合集）
qq_38334677的博客
03-14 448
在机器学习中，偏差（Bias）和方差（Variance）是两个用来描述模型性能的重要概念，它们帮助我们理解模型在训练数据和测试数据上的表现差异，以及如何提升模型的泛化能力。偏差（Bias）定义：偏差是指模型预测值与真实值之间的平均差异。简单来说，它衡量模型是否能够准确拟合训练数据。特点如果偏差高，说明模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂模式，这种情况称为欠拟合（Underfitting）。欠拟合的模型在训练集和测试集上表现都不佳。举例。
方差及偏差理论
weixin_45336299的博客
03-22 809
Task 3 模型的优化1.1、方差与偏差理论1.2、优化方法1.2.1、特征提取1.2.2、最优子集的选择（逐步回归）1.2.3、压缩估计（正则化）1.2.4、数据降维 1.1、方差与偏差理论 方差：用不同的数据集去估计fff时，估计函数的改变量。举个例子：我们想要建立一个线性回归模型，可以通过输入中国人身高去预测我们的体重。但是显然我们没有办法把全中国13亿人做一次人口普查，拿到13亿人的身高体重去建立模型。我们能做的就是从13亿中抽1000个样本进行建模，我们对这个抽样的过程重复100遍，就会得到10
偏差（Bias）与方差（Variance）
qq_36302589的博客
10-16 1806
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偏差与方差
weixin_40549144的博客
02-04 1014
引言 偏差 Bias 方差 Variance 写这篇文章的原因是集成学习中提到了Boosting主要是减少Bias，Bagging 主要是减小Variance。 Bias和Variance是针对Generalization(泛化、⼀一般化)来说的。在机器学习中，我们用训练数据集学习一个模型，我们通常会定义一个损失函数(Loss Function),通过最小化这个损失函数，提高模型性能。但单纯得将训...
【机器学习练习 5】 - 偏差和方差
最新发布
04-02
在机器学习领域中，“偏差”（Bias）和“方差”（Variance）是评估模型性能的两个重要概念，它们共同构成了偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）的基本框架。这个权衡的中心思想是，在模型复杂度和预测准确性...
19_如何从偏差和方差的角度解释bagging和boosting的原理1
08-03
解释 Bagging 和 Boosting 的原理从偏差和方差的角度 在机器学习领域中， Bagging 和 Boosting 是两种常用的 ensemble 学习方法，它们都是为了提高模型的预测精度和泛化能力而设计的。那么，为什么说 Bagging 是...
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↩︎。
应用数学与机器学习基础 - 估计、偏差和方差篇
绎岚科技的博客
06-22 1675
估计、偏差和方差是数据分析中不可或缺的工具。通过估计，我们可以基于有限的数据对未知参数进行推断；而偏差和方差则提供了评估这些估计准确度和稳定性的指标。在实际应用中，我们需要综合考虑这些因素，以做出更明智的决策。
方差和偏差
weixin_44943389的博客
05-21 964
数学
方差与偏差
haiyan316的博客
09-14 362
方差与偏差是针对 通过样本集预测 的参数来说的。 当函数模型的容量较大，也就是函数模型较为复杂的时候，例如线性回归，选择9次方的模型，参数的偏差较小，也就是说函数可以很好的拟合现有的样本数据，但是这种情况下参数的方差较大，也就是说同样的模型，当使用其他的样本的时候，模型的参数会有较大的变化，这样当给出新的样本进行预测的时候，模型不能够很好的拟合给出的新的样本数据。...
偏差和方差(bias and variance)
Just_do_myself的博客
12-02 4718
偏差和方差什么是偏差和方差偏差和方差的评价指标偏差与方差的平衡Reference 在机器学习中,我们每次解决问题从建立模型,确定准则,选择算法都不可避免地会受到偏差和方差的困扰,那么什么是偏差和方差呢?怎么来估计偏差和方差的大小呢?方差和偏差之间又有什么关系?怎么去平衡这种关系,训练出我们想要的模型呢?下面一 一来解答: 什么是偏差和方差 偏差指的是模型的预测输出和标签之间的误差;方差指的是模型对...
残差 偏差和方差
03-25
### 残差、偏差和方差的概念及其关系 #### 1. 残差 (Residuals) 残差是指实际观测值与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和（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与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和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和方差控制[^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) # 划分训练集和测试集 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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