1.高方差和高偏差 偏差: 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,越偏离真实数据集。 方差: 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,预测结果数据的分布越散。 理解偏差和方差(bias/variance)的两个关键数据是训练集误差(train set error)和验证集误差(dev ...
使用集成模型,即通过多个高方差模型的平均来降低方差 6、如何判断模型处于高偏差还是高方差 当我们了解了高偏差和高方差的含义以及解决方式,接下来讲解如何判断模型处于高方差还是处于高偏差,这就需要学习曲线的帮助。 从上述这幅图中可以看到,横坐标是多项式的次数,纵坐标是误差,可以看出粉红色线为训练误差随着多项式次...
高方差:训练集拟合效果非常好,但是验证集拟合效果不好,发生了过拟合 高偏差:如果训练集拟合和验证集拟合都不好,并且差不多 高偏差高方差:训练集拟合不好,验证集拟合也不好,并且两者错误率相差也大 误差的评价准则参考最优误差(贝叶斯误差) 高偏差->切换算法和增大网络框架 高方差->增加训练数据,正则化,换更...
模型具有高偏差。 场景比较复杂,但模型过于简单。 当模型具有高方差时会发生过拟合,即模型在训练数据上表现良好但在评估集中表现不准确。 过拟合发生在: 用于训练的数据未被清理并且包含垃圾数据,导致模型捕获了训练数据中的噪声。 模型具有高方差。 训练数据量不够,模型在有限的训练数据上训练了几个epoch。 该模型...
欠拟合时,训练集误差 Jtrain(θ) 和验证集误差 Jcv(θ) 都很大,也就是预测的结果具有较高的偏差(High Bias)。 过度拟合时,训练集误差 Jtrain(θ) 较小,验证集误差 Jcv(θ) 很大,也就是预测的结果具有较高的方差(High Variance)。 而我们实际选择的时候,是找到两者中间最佳的点。 如果你对偏差和方差不了...
当特征变量个数比较小的时候,训练集误差大且验证集误差大(J_train(θ)大,J_val(θ)大),此时存在高偏差问题; 当特征变量个数比较大的时候,此时的训练集拟合得很好,但是验证集误差很大,即(J_val(θ)>>J_train(θ)),此时是高方差问题。 解决过拟合的方法: ...
最早接触高偏差(high bias)和高方差(high variance)的概念,是在学习machine learning的欠拟合(under fitting)和过拟合(over-fitting)时遇到的。Andrew的讲解很清晰,我也很容易记住了过拟合-高方差,欠拟合-高偏差的结论。但是有关这两个概念的具体细节,我还不是很理解,比如 ...
最早接触高偏差（high bias）和高方差（high variance）的概念，是在学习machine learning的欠拟合（under fitting）和过拟合（over-fitting）时遇到的。Andrew的讲解很清晰，我也很容易记住了过拟合-高方差，欠拟合-高偏差的结论。但是有关这两个概念的具体细节，我还不是很理解，比如 既然我们永远无法...
偏差与方差主要与两个因素有关:训练集误差(train set error)、验证集误差(dev set error) 接下来举例说明: 1、高方差(数据过拟合):假设训练集误差为1%(很小)、验证集误差为16%(较大),说明训练时数据过拟合,在某种程度上,验证集并没有充分利用交叉验证集的作用,所以验证时误差过大,这种情况称为高方差。
欠拟合时,训练集误差 Jtrain(θ) 和验证集误差 Jcv(θ) 都很大,也就是预测的结果具有较高的偏差(High Bias)。 过度拟合时,训练集误差 Jtrain(θ) 较小,验证集误差 Jcv(θ) 很大,也就是预测的结果具有较高的方差(High Variance)。 而我们实际选择的时候,是找到两者中间最佳的点。