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  • 偏差与方差

    1.定义

      偏差指的是算法在大型训练集上的错误率,方差指的是算法在测试集上的表现低于训练集的程度。

    当方差很高时,说明模型过拟合;当偏差很高时,说门模型欠拟合。

    2.减少偏差的方案

      偏差过高,既模型在训练集上的错误率太高说明模型欠拟合,减少偏差的方案如下:

    • 减少或去掉正则化(L1,L2,dropout):可减少偏差,但是会增加方差
    • 修改模型架构:同时影响偏差与方差
    • 修改输入特征
    • 加大模型规模:可以更好的拟合训练集,从而减少偏差;但可能增加方差

    3.减少方差的方案

      方差过高,说明模型过拟合,既模型过于复杂,训练过程中形成了字典式的映射规则,减少方差的方案有:

    • 加入正则化:可减低方差,增加偏差
    • 加入提前终止
    • 减少模型规模
    • 添加更多的训练数据
    • 减少特征的数量
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ordili/p/10297788.html
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