摘要:偏差度量了学习算法的期望与真实结果的偏差,刻画了算法本身的「拟合能力」,方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化。 偏差与方差 偏差用于描述模型的拟合能力,方差用来描述模型的稳定性。 当训练度不足的时候,偏差主导模型的泛化误差; 当训练进入后期,模型的拟合能力增强,方差主导模型的泛化误 阅读全文
posted @ 2020-04-14 07:53 飒白 阅读(179) 评论(0) 推荐(0) 编辑