五、“Bias”和“Variance”间的trade-off 六、参考文献 七、代码 最近在看Hui Zou和Trevor Hastie在2005年发表的Elastic Net算法文章,在介绍里看到这样一句“As a continuous shrinkage method, ridge regression achieves its better prediction performance through a bias-variance trade-off bias−variance tradeoff...
Bias-variance trade-off是指在模型训练过程中,为了提高模型的拟合能力,需要增加模型的复杂度,但同时也会引入更多的噪声,导致模型的泛化能力下降。因此,需要在模型复杂度和泛化能力之间进行权衡。 Bias-variance trade-off可以用以下公式表示: Bias = E[(f(x) - y)^2] Variance = E[(f(x) - E[f(x)])...
Belkin, M., Hsu, D., Ma, S., & Mandal, S. (2019). Reconciling modern machine learning practice and the classical bias-variance trade-off.Proceedings of the National Academy of Sciences. Bühlmann, P., & Yu, B. (2003). Boosting with the L2 Loss: Regression and Classification.Journal ...
机器学习:偏差方差权衡(Bias Variance Trade off) 一、什么是偏差和方差 偏差(Bias):结果偏离目标位置; 方差(Variance):数据的分布状态,数据分布越集中方差越低,越分散方差越高; 在机器学习中,实际要训练模型用来解决一个问题,问题本身可以理解为靶心,而模型就是子弹,则子弹呈现在靶子上弹孔位置就可能出现偏差和方差...
所谓的trade off指的就是: 如果过度追求low bias,你会针对样本内已有的数据,做出一个非常复杂、高级的模型,这样可以完美的预测样本内的数据,但问题是一旦引入样本外的新数据,模型就失效了(所以是low bias但是有high variance,这个对应讲义的黄线部分)。 如果过度追求low variance,你会选过于简单的模型。简单模型的...
偏差-方差权衡(Bias-Variance Trade-Off) 因此,需要在偏差误差和方差误差之间取得平衡,这种平衡被称为偏差-方差权衡 偏差-方差权衡是监督学习中的一个核心问题。理想情况下,我们需要一个模型能够准确地捕捉训练数据中的规律,并同时能够很好地泛化到未见数据集 ...
有目录不迷路 一、偏差(Bias)的概念 二、方差(variance)的概念 三、方差-偏差的trade-off 一、偏差(Bias)的概念 如下图所示,蓝色点表示若干老鼠的身高体重样本,我们通过肉眼观察不难发现,体重Weight和身高Height之间存在着一种“凸型曲线”式的非线性关系,所以我们用线性回归的办法,很难准确地得到这两个因素之间...
模型误差 = 偏差(Bias) + 方差(Variance) + 不可避免的误差 不可避免的误差: 客观存在的误差,例如采集的数据的噪音等,是我们无法避免的 偏差和方差这两个问题只是和我们的算法和我们训练的模型相关的两个问题,也就是说我们训练一个模型它有偏差,主要的原因就在于我们很有可能对这个问题本身的假设是不正确的,那...
可以看出,(测试集)红色线存在明显的Bias Variance Trade-Off,训练集(蓝色线)随着自变量个数增加,误差不断减小,最后实际上出现过了拟合,也就是之前说到的乐观结果。 再说下数据的生成 训练集:100个训练集,每个训练集中设置50个样本,每个样本有35个自变量,自变量均来自标准正态分布,因变量取值为:如果所有自变量加起来...