模型的偏差bias以及方差variance
1. 模型的偏差以及方差： 模型的偏差：是一个相对来说简单的概念：训练出来的模型在训练集上的准确度。 模型的方差：模型是随机变量。设样本容量为n的训练集为随机变量的集合(X1, X2, ..., Xn)，那么模型是以这些随机变量为输入的随机变量函数（其本身仍然是随机变量）：F(X1, X2 ...
原文：偏差（bias）和方差（variance）——KNN的K值、RF树的数量对bias和variance的影响
.前言：为什么我们要关心模型的bias和variance 大家平常在使用机器学习算法训练模型时，都会划分出测试集，用来测试模型的准确率，以此评估训练出模型的好坏。但是，仅在一份测试集上测试，存在偶然性，测试结果不一定准确。那怎样才能更加客观准确的评估模型呢，很简单，多用几份测试数据进行测试，取多次测试结果的均值，这样就可以平衡不同测试集带来的 偶然性 。就像跳水运动员比赛，都要经过第一跳 第二跳 ...
2018-09-07 17:26 0 1315 推荐指数：
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