二. 泛化误差=偏差+方差+噪声 三. 偏差-方差分解的意义 〇. 前言 烂文警告:这篇文章很烂. 笔者才疏学浅,在对问题与方法的理解上可能有所疏漏,如有不当,敬请指教. 创作声明:这是一篇研究笔记性质的文章,如有雷同,纯属巧合. 符号规范:本文一律以不加粗的斜体字母表示标量或集合,不加粗的花体字母表示分布或集...
为了避免过拟合,我们经常会在模型的拟合能力和复杂度之间进行权衡.拟合能力强的模型一般复杂度会比较高,容易导致过拟合.相反,如果限制模型的复杂度,降低其拟合能力,又可能会导致欠拟合.因此,如何在模型的拟合能力和复杂度之间取得一个较好的平衡,对一个机器学习算法来讲十分重要.偏差-方差分解(Bias-Variance ...
偏差-方差分解 偏差-⽅差分解 1、偏差-⽅差分解是解释学习算法泛化性能的⼀种重要⼯具，试图对学习算法的期望泛化误差率(generalization error)进⾏分解。可以分解为三部分，偏差(bias)、⽅差(variance)和噪声(noise)。其中，偏差：度量了模型的期望值和真实结果的偏离程度，刻画了模型本⾝的拟合能⼒ ...
1.1 使用样本数相同的不同训练集产生的方差(variance)为: 1.2 噪声(noise)为: 1.3 期望输出与真实标记之间的差异称为偏差(bias)为: 1.4 假设噪声的期望 ,将算法的期望泛化误差进行分解: 1.5 由于 与 独立,所以: 所以 1.6 所以期望泛化误差 等于方差 加上偏差 再加上噪声 。 2. 误差-分歧分解(error-ambiguit...
偏差-方差分解 当训练得到一个模型f时,我们希望f的泛化能力足够强,这样也代表它对于新的样本有比较好的预测能力。我们会通过实验检验f的泛化误差,那它的泛化误差到底是由哪几部分贡献? 这里先给出结论:噪声、偏差与方差。 定义 训练模型的前提是我们能拿到一个数据集D,它其中包含多个样本,来自同一个分布。但是D...
假设输入样本为z，目标值为y。在机器学习中，模型的误差可分解为三部分：偏差、方差和噪声。回归问题中，损失函数通常采用平方损失计算，即误差为(y - f(z))^2。通过将误差分解为三部分，我们可以更直观地理解模型性能。在回归问题中，分解后的误差表达式为：误差 = 噪声 + 偏差 + 方差。其中，...
1、偏差-方差分解的提出 我们知道训练往往是为了得到泛化性能好的模型,前提假设是训练数据集是实际数据的无偏采样估计。但实际上这个假设一般不成立,针对这种情况我们会使用训练集训练,测试集测试其性能,上篇博文有介绍评估策略。对于模型估计出泛化性能,我们还希望了解它为什么具有这样的性能。这里所说的偏差-方差分解就...
偏差-方差分解是机器学习中评估模型泛化能力的重要方法。它通过分析模型的误差来源,改进模型的泛化性能。具体步骤是: 获取训练误差、测试误差和期望误差: 训练误差:用训练集对模型进行训练,计算模型在训练集上的误差。 测试误差:用测试集对训练好的模型进行测试,计算模型在测试集上的误差。
偏差-方差分解(Bias-VarianceDecomposition)的作用偏差与方差的意义偏差(Bias):指一个模型在不同训练集上的平均性能...风险越大,variance呈上升。 最后在拟合能力与复杂度平衡,即偏差与方差平衡后,得到最优模型。 3.对于深度学习指导 1)当一个模型在训练集上的错误率比较高时,说明模型的拟合能力不够,偏差比较...
最终,模型的期望预测误差可以分解为三个部分:不可约误差、偏差的平方和方差。 E[(y−y^)2]=Irreducible Error+Bias2+Variance 这个分解帮助我们理解模型泛化能力受到三个主要因素的影响:噪声的影响(我们无法控制),模型对真实数据生成过程的误解(偏差),以及模型对训练数据中噪声的敏感度(方差)。理想的模型是在保持...