模型性能的度量 在监督学习中,已知样本 ,要求拟合出一个模型(函数),其预测值与样本实际值的误差最小. 考虑到样本数据其实是采样,并不是真实值本身,假设真实模型(函数)是,则采样值,其中代表噪音,其均值为0,方差为. 拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测,所以,拟合出函数后,需要在测试集(训练时未见过的数据)上检测其预测值与实际值之间的误差.可以采用平方误差函数(mean squared error)来度量其拟合的好坏程度,即 误差期望值的分解 经过进一步的研究发现,对于某种特定的模型…

转发:http://blog.csdn.net/mingtian715/article/details/53789487请移步原文 内容参见stanford课程<机器学习>   对于已建立的某一机器学习模型来说,不论是对训练数据欠拟合或是过拟合都不是我们想要的,因此应该有一种合理的诊断方法.   偏差和方差 评价数据拟合程度好坏,通常用代价函数J(平方差函数).如果只关注Jtrain(训练集误差)的话,通常会导致过拟合,因此还需要关注Jcv(交叉验证集误差).   高偏差:Jtrain和Jcv…

1.首先 Error = Bias + Variance  Error反映的是整个模型的准确度, Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度, Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的稳定性. 2.Bias与Variance往往是不能兼得的  在一个实际系统中,Bias与Variance往往是不能兼得的.如果要降低模型的Bias,就一定程度上会提高模型的Variance,反之亦然. 造成这种现象的根本原因是,我们总是希望试图用有限…

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, ..., Xn).抽样的随机性带来了模型的随机性. 我们认为方差越大的模型越容易过拟合:假设有两个训练集A和B,经过A训练的模型Fa与经过B训练的模型Fb差异很大,这意味着Fa在类A的样本集合上有更好的性能…

前几天搜狗的一道笔试题,大意是在随机森林上增加一棵树,variance和bias如何变化呢? 参考知乎上的讨论:https://www.zhihu.com/question/27068705 另外可参考林轩田老师在机器学习技法的<Blending and Bagging>中的讲解: 综上,bias反应的是模型在样本上的值与真实值之间的误差,反应的是模型的准确度.对于blending,它反应的是模型越复杂,它的bias就越小: 对于cross-validation,当训练越充分,bias就越小.…

Error | 误差 Bias | 偏差 – 衡量准确性 Variance | 方差 – 衡量稳定性 首先我们通常在实际操作中会直接用错误率或者与之对应的准确率来衡量一个模型的好坏,但是更加准确的做法是误差衡量时综合考虑偏差和方差的共同作用. 所谓偏差Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度.Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望值之间的误差,即模型的稳定性. 举个例子,对于一个二分类问题,比如测试图片是不是猫,是猫的话就是1,不是猫就是2. 现…

算法正则化可以有效地防止过拟合, 但正则化跟算法的偏差和方差又有什么关系呢?下面主要讨论一下方差和偏差两者之间是如何相互影响的.以及和算法的正则化之间的相互关系 假如我们要对高阶的多项式进行拟合,为了防止过拟合现象,我们要使用图下所示的正则化.因此我们试图通过下面的正则化项,来让参数的值尽可能小.正则化项的求和范围,照例取为j等于1到m,而非j等于0到m. 然后我们来分析以下三种情形.第一种情形:正则化参数lambda取一个比较大的值(比如lambda的值取为10000甚至更大).在这种情况下,…

关于偏差.方差以及学习曲线为代表的诊断法: 在评估假设函数时,我们习惯将整个样本按照6:2:2的比例分割:60%训练集training set.20%交叉验证集cross validation set.20%测试集test set,分别用于拟合假设函数.模型选择和预测. 模型选择的方法为: 1. 使用训练集训练出 10 个模型 2. 用 10 个模型分别对交叉验证集计算得出交叉验证误差(代价函数的值) 3. 选取代价函数值最小的模型 4. 用步骤 3 中选出的模型对测试集计算得出推广误差(代价函…

偏差造成的误差-准确率和欠拟合 方差-精度和过拟合 Sklearn代码 理解bias &variance 在模型预测中,模型可能出现的误差来自两个主要来源,即:因模型无法表示基本数据的复杂度而造成的偏差(bias),或者因模型对训练它所用的有限数据过度敏感而造成的方差(variance).我们会对两者进行更详细的探讨. 一.偏差造成的误差-准确率和欠拟合 如前所述,如果模型具有足够的数据,但因不够复杂而无法捕捉基本关系,则会出现偏差.这样一来,模型一直会系统地错误表示数据,从而导致准确率降低.这…

误差分析可以更系统地做出决定.如果你准备研究机器学习的东西或者构造机器学习应用程序,最好的实践方法不是建立一个非常复杂的系统.拥有多么复杂的变量,而是构建一个简单的算法.这样你可以很快地实现它.研究机器学习的问题时,会花一天的时间试图很快的把结果搞出来.即便效果不好,运行得不完美,通过交叉验证来检验数据,一旦做完,就可以画出学习曲线.通过画出学习曲线以及检验误差来找出算法是否有高偏差和高方差的问题,或者别的问题.在这样分析之后,再来决定用更多的数据训练,或者加入更多的特征变量.这么做的原因是刚接…