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什么是Bias和Variance？
更新时间:2020年09月21日15时05分 来源:传智播客 浏览次数:
• Bias 是由于你使用的学习算法过度简单地拟合结果或者错误地拟合结果导致的错误。它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，即算法本身的拟合能力。Bias 可能会导致模型欠拟合，使其难以具有较高的预测准确性，也很难将你的知识从训练集推广到测试集。
• Variance 是由于你使用的学习算法过于复杂而产生的错误。它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。反应预测的波动情况。Variance 过高会导致算法对训练数据的高纬度变化过于敏感，这样会导致模型过度拟合数据。从而你的模型会从训练集里带来太多噪音，这会对测试数据有一定的好处。
关于Bias和Variance的图形解释：
Bias-Variance 的分解，本质上是通过在基础数据集中添加偏差、方差和一点由噪声引起的不可约误差，来分解算法上的学习误差。从本质上讲，如果你使模型更复杂并添加更多变量，你将会失去一些 Bias 但获得一些 Variance，这就是我们所说的权衡(tradeoff)。这也是为什么我们在建模的过程中，不希望这个模型同时拥有高的偏差和方差。
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