【机器学习sklearn实战】计算偏差和方差 采用mlxtend可以很方便的计算Bias-Variance误差分解,下面是回归决策树方法的偏差-方差分解。 frommlxtend.evaluateimportbias_variance_decomp fromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressor frommlxtend.dataimportboston_housing_data from...
对于偏差和方差，可以估算。一个模型，使用不同的数据集进行建模，在测试集上进行测试，得到一系列的预测...
bias = mean(y_hat) - y var = mean((y_hat - mean(y_hat))²)mse = mean( (y - y_...
采用mlxtend可以很方便的计算Bias-Variance误差分解,下面是回归决策树方法的偏差-方差分解。 frommlxtend.evaluateimportbias_variance_decompfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorfrommlxtend.dataimportboston_housing_datafromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX,y=boston_housing_data()X_train,X_test,y_...
嗯啊，是这样计算的。