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：是一個相對來說簡單的概念：訓練出來的模型在訓練集上的准確度。 模型的方差：模型是隨機變量。設樣本容量為n的訓練集為隨機變量的集合(X1, X2, ..., Xn)，那么模型是以這些隨機變量為輸入的隨機變量函數（其本身仍然是隨機變量）：F(X1, X2 ...
原文：偏差（bias）和方差（variance）——KNN的K值、RF樹的數量對bias和variance的影響
.前言：為什么我們要關心模型的bias和variance 大家平常在使用機器學習算法訓練模型時，都會划分出測試集，用來測試模型的准確率，以此評估訓練出模型的好壞。但是，僅在一份測試集上測試，存在偶然性，測試結果不一定准確。那怎樣才能更加客觀准確的評估模型呢，很簡單，多用幾份測試數據進行測試，取多次測試結果的均值，這樣就可以平衡不同測試集帶來的 偶然性 。就像跳水運動員比賽，都要經過第一跳 第二跳 ...
2018-09-07 17:26 0 1315 推薦指數：
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