浙江网站建设方案,广西网络干部学院官网,品牌建设交流问题有哪些,网站建设教程pdf摘要#xff1a; 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差#xff1f; 1.2 为什么会产生过拟合#xff0c;有哪些方法可以预防或克服过拟合#xff1f; 2.模型选择例子 3.特征选择例子 4.特征工程与数据预处理例子 内容#xff1a; 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差#xff1f; …摘要 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差 1.2 为什么会产生过拟合有哪些方法可以预防或克服过拟合 2.模型选择例子 3.特征选择例子 4.特征工程与数据预处理例子 内容 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差 泛化误差(general error)可以分解成偏差(bias)的平方加上方差(variance)加上噪声(noise)。 偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度刻画了学习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刻画了数据扰动所造成的影响 噪声表达了当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差下界刻画了问题本身的难度。一般训练程度越强偏差越小方差越大泛化误差一般在中间有一个最小值如果偏差较大方差较小此时一般称为欠拟合而偏差较小方差较大称为过拟合。吴恩达的讲义 1.2 为什么会产生过拟合有哪些方法可以预防或克服过拟合 一般在机器学习中将学习器在训练集上的误差称为训练误差或者经验误差在新样本上的误差称为泛化误差。显然我们希望得到泛化误差小的学习器但是我们事先并不知道新样本因此实际上往往努力使经验误差最小化。然而当学习器将训练样本学的太好的时候往往可能把训练样本的噪声也考虑拟合到了。这样就会导致泛化性能下降称之为过拟合相反欠拟合一般指对训练样本的一般性质尚未学习好在训练集上仍然有较大的误差。 一般来说欠拟合更容易解决一些例如增加模型的复杂度增加决策树中的分支增加神经网络中的训练次数等等增加特征“组合”、“泛化”、“相关性”减少正则化系数参考参考2。 过拟合的解决方案一般有降低模型复杂度,重新清洗数据导致过拟合的一个原因也有可能是数据不纯导致的增加样本数量对样本进行降维/特征选择增加正则化系数利用cross-validationearly stopping等等。 2.模型选择例子 交叉验证确定最佳超参数 elasticNet取L1,L2系数 模型选择的准则 1.Bayesian Information Criterion/Schwarz criterion贝叶斯信息准则BIC 2.maximal information coefficient最大信息系数MIC 3.特征选择例子 4.特征工程与数据预处理例子 转载于:https://www.cnblogs.com/arachis/p/Bais_Variance_Tradeoff.html
