Bias vs. Variance(1)--diagnosing bias vs. variance
我们的函数是有high bias problem(underfitting problem)还是 high variance problem(overfitting problem),区分它们很得要,因为有助于我们提升我们的预测准确性。
bias problem(underfitting problem)/variance problem(overfitting problem)
Training error & validation/test error 随着d的不同而变化的函数
从图中可以看出随着d的增大,trainning error越来越小。validation error刚开始很大,随着d的增大变小,当d=2时,此时validation error 最小,随后随着d的增大而增大。
如何判断是bias problem还是variance problem
当我们的Jtrain(θ)与Jcv(θ)都很大,即Jcv(θ)≈Jtrain(θ),是bias problem(underfit)
当我们的Jcv(θ)>>Jtrain(θ)时,是variance problem(overfit)
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